数据分析师需要学什么-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师需要学什么的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析师需要学什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师需要学哪些课程？
2. 数据分析是什么专业？
3. 中级数据分析师需要考什么？
4. 做数据分析需要学什么？

数据分析师需要学哪些课程？

数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。

数据分析是什么专业？

数据分析，属于统计学或数学专业。

一般数据分析师的职位要求有，计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据***集、整理、分析和建模工作；对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求等。

想做数据分析需要学习的专业主要有：

直接相关专业：统计学、信息管理、（应用）数学、计算机科学与工程。

次相关专业：管理学、工商管理、市场营销、财务管理、金融学、经济学。

间接相关专业（该专业以应用统计学、计算机科学为主）：地理信息系统、生物统计学、医药统计学。

行业相关专业：物流、金融、电商、能源。

中级数据分析师需要考什么？

中级数据分析师需要考数据库使用，要求掌握数据挖掘，时间序列，多元统计等知识，懂业务，懂管理，懂数据，懂设计。

掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用 SPSS Moderler、SAS、python、R 等至少一门专业分析软件。

熟悉适用 SQL 访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

所谓“深入”，指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法，知道什么场景应当应用什么样的方法；其二是学习算法的经典思想，可以将它应用到其他的实际项目之中；其三是理解算法，让数据挖掘的算法能够应用到项目开发之中去。

所谓“浅出”，指得是将数据挖掘算法的应用落实到实际的应用中。

根据实际的引用场景，数据挖掘技术通常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式，并结合一些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法。

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂Excel的基本操作就够了，心情好可以学点Python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

到此，以上就是小编对于数据分析师需要学什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师需要学什么的4点解答对大家有用。