志达IT网站数据分析师需要学哪些课程
数据分析师需要学习：数学知识、分析工具和编程语言。对于初级数据分析师来说，了解一些与描述性统计相关的基本内容并具有一定的公式计算能力就足够了。了解常见的统计模型算法是一个加分项。对于初级数据分析师来说，玩Excel是必须的，熟练使用数据透视表和公式是必需的，vba是额外的奖励。此外，你还需要学习一种统计分析工具，SPSS是一个很好的切入点。对于初级数据分析师来说，他们可以编写SQL查询，如果需要，还可以编写Hadoop和hive查询，这基本上是可以的。对于资深数据分析师来说，除了SQL之外，还需要学习Python，因为获取和处理数据是事半功倍的。
数据分析师需要学习：数学知识、分析工具和编程语言。具体细节如下：
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来说，了解一些与描述性统计相关的基本内容并具有一定的公式计算能力就足够了。了解常见的统计模型算法是一个加分项。
对于资深数据分析师来说，统计模型的知识是必须的，线性代数（主要是矩阵计算的知识）也是必须的。对于数据挖掘工程师来说，除了统计学，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高。
2.分析工具。
对于初级数据分析师来说，玩Excel是必须的，熟练使用数据透视表和公式是必需的，vba是额外的奖励。此外，你还需要学习一种统计分析工具，SPSS是一个很好的切入点。
对于高级数据分析师来说，使用分析工具是一项核心能力，而vba是一项基本要求。他们中至少有一人必须熟练使用spss/sas/r，而其他分析工具（如matlab）则视情况而定。
3.程序设计语言。
对于初级数据分析师来说，他们可以编写SQL查询，如果需要，还可以编写Hadoop和hive查询，这基本上是可以的。对于资深数据分析师来说，除了SQL之外，还需要学习Python，因为获取和处理数据是事半功倍的。当然，其他编程语言也是可能的。
大数据具体学什么
大数据主要关注大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术。主要课程：面向对象编程、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、web开发、Linux操作系统、大数据平台建设与运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据应用软件开发、数据产品可视化分析等能力的高级专业大数据技术人才。
扩展信息：
越来越多的行业看好大数据应用，使用大数据或相关数据分析解决方案已成为互联网行业的标准，如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司。在电信、金融和能源等传统行业，越来越多的用户开始尝试或考虑如何使用大数据解决方案来提高业务水平。
在“大数据”的背景下，精通“大数据“的专业人才将成为企业最重要的业务角色，而“大数据（big data）”从业者的薪酬不断增长，导致巨大的人才缺口。
