㈠ 數據分析師學習哪些課程
數據分析師要學：數學知識、分析工具、編程語言。具體詳情如下：
1、數學知識。
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
2、分析工具。
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
3、編程語言。
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
㈡ 數據分析師需要學哪些課程
數據分析師需要學統計學基礎，數據分析工具，數據可視化，數據挖掘和機器學習這些課程。
1、統計學基礎：了解概率、回歸分析等基本知識。
2、數據分析工具：學習數據分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握數據分析和處理的技術和方法。
3、數據可視化：學習數據可視化基礎，包括數據圖表、數據地圖等，能夠將數據分析結果以直觀、易懂的方式呈現出來。
4、數據挖掘和機器學習：了解數據挖掘和機器學習的基本概念、演算法和技術，能夠應用相關技術進行數據分析和預測。
5、數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員，隨著大數據時代的到來，數據分析師的需求日益增長，工作在企業運營、市場分析和業務決策中發揮著至關重要的作用。
㈢ 數據分析師需要學習什麼課程
數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：
1、數據管理。數據獲取、企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。
2、相關與差異分析。案例分析:產品合格率的相關與差異分析。
3、線性預測。企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。
4、因子分析。企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。
對於數據分析的了解可以到CDA ，其系列叢書依照 CDA 規范化學習體系而定，以讀者需求為出發點，結合企業實際案例和業務場景來談大數據思維和分析，滿足了 CDA 數據分析師等級認證的學習需要，也兼顧了大數據的熱點動態。目前 CDA 數據分析師系列叢書已有近 20 本，更多叢書也在陸續出版中。