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做数据分析需要学什么？
很荣幸回答你的问题。要想了解做数据分析需要学什么，首先必须了解一名优秀的数据分析工程师需要什么样的能力：
数据分析师所需的技能
数据分析师使用各种数据分析工具来检查信息。 数据分析师从可用数据中得出的结果将由其雇主或客户用来做出明智的决定。 成功的数据分析师具有以下技能：
1高水平的数学能力：统计知识和适当的舒适度以及分析数据以提供真实价值所需的公式。 作为数据分析人员，您应该对数学有很好的了解，并且应该能够解决常见的业务问题，例如，计算复利，折旧，统计指标（例如，均值，中位数，众数）。 此外，您应该知道如何使用表格，图表，图形等。 必须熟悉大学级代数，从而使数据的可视化更具吸引力。 了解线性代数和多元演算对数据分析人员非常有用，因为它们都广泛用于执行数据分析。
编程语言：作为数据分析师，您应该精通至少一种编程语言。 但是，您精通的语言越多越好。Python，C ++，Java，MATLAB，PHP等可用于处理数据的流行编程语言。
2数据管理和操纵：作为数据分析人员，您应该熟悉R，HIVE，SQL等语言。 建立查询以提取所需数据是数据分析的重要方面。 一旦分析了数据，就必须创建准确的报告。 一些用于执行此操作的标准工具是SAS，Oracle Visual Analyzer，Microsoft Power BI，Cognos，Tableau等。
3领域知识和出色的沟通能力：数据分析师的工作是为决策者提供详细而准确的信息。 因此，数据分析人员必须了解特定的用户需求，并对数据有深刻的了解。 出色的沟通能力对于与各种客户，主管，IT专家进行协作至关重要，以确保数据与业务目标保持一致。 最终，由数据分析师进行的分析会修改/改进某些业务流程。
4Microsoft Excel：组织数据和计算数字是数据分析师的主要任务。 因此，如果您对使用Excel感到满意，这将是有益的。 有许多很棒的在线资源，您可以在其中学习如何充分利用Excel。
数据分析师的职业道路
几乎每个领域都需要熟练的数据分析师。 因此，对于未来七年数据分析师的需求预测增长率为19％并不令人感到意外。 数据分析被认为是最关键的技能，因此每个专业人员都应尽快学习数据科学以在职业生涯中脱颖而出。 对数据分析师的需求很高的一些行业如下：
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。
数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。
数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。
从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。
最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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