㈠ 数据分析师学习哪些课程
数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。具体详情如下：
1、数学知识。
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、分析工具。
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言。
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
㈡ 数据分析师需要学哪些课程
数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。
1、统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。
2、数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。
3、数据可视化：学习数据可视化基础，包括数据图表、数据地图等，能够将数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。
4、数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本概念、算法和技术，能够应用相关技术进行数据分析和预测。
5、数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员，随着大数据时代的到来，数据分析师的需求日益增长，工作在企业运营、市场分析和业务决策中发挥着至关重要的作用。
㈢ 数据分析师需要学习什么课程
数据分析师需要学习以下几个方面的课程：
1、数据管理。数据获取、企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
2、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
3、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
4、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
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