大数据分析首要任务是如何利用数据，即用数据为企业或组织提供有产出的数据分析。那么数据分析师需要掌握哪些必备技能呢?现在就来看看吧。
数据分析师需要掌握的技能
1、数学知识
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。很多新人并不重视统计学基础，当获得一份数据集时，你会怎么做?立马撩起袖管进行分析么?无数的经验告诉我们，如果分析师不先行了解数据集的质量，后续的推断分析是事倍功半的。正确的处理方法是先使用描述统计。
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)比较也有一定的了解。
2、分析工具
对于 Junior Data Analyst，玩转 SQL 是必须的，同时要熟悉Excel数据透视表和公式使用，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的。对于 Senior Data Analyst，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
是否具备编程能力，是 Junior Data Analyst 和 Data Scientist 的分水岭：Data mining、BI、Python、可视化报表都需要用到编程。
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。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需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
4、业务理解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于 Junior Data Analyst，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
数据分析师应该学什么
首先得学习数学相关知识，数学是很多学科的基础，所以现在正在上大学的同学们，以后要从事数据分析行业，那么就得好好把数学学一学，高等数学、线性代数、概率论，都得学。身边也有从程序员转行做数据分析的，那么他的培训科目就是数学，这个数学必须的学，要不根本不知道怎么回事，更不用谈数据分析了。这是灵魂，是思想!
再有就得学习一门计算机语言，这里通常得会SQL语言，数据分析离不开数据，数据从哪儿来，一般都是数据库，操作数据库的语言就是SQL语言，会了这种语言基本上就可以获取相应的数据啦!
再有就是学习一门分析语言，初级的分析可能用Excel即可，可能还会用到SPSS等，但是大量的数据需要一门专业的数据分析语言进行操作，这里一般是Python、R等，会一种基本上就够用了，现在培训的资料很多，自学可以，多用就能生巧!
分析了结果就得展现给大家，这时候就得会一定的做PPT能力，做得美观些，让人看起来很舒服，所以可以学一些美学知识。
当然你得会讲，这里就得掌握一定的表达能力，工作上一定要有表达能力，无论你做不做数据分析师，都得有个好的表达能力，这方面是可以锻炼的。
还有就是要有一定的业务能力，作为数据分析师目的是服务业务，如果不了解业务那么很难做到有的放矢，可能分析完了背道而驰，这需要平时多关注企业的业务内容。
数据分析师学习方式
学习方式无非就是两种：一种是自学;一种是报班。其实两种方式都有各自的优缺点，具体如何选择那因人情况而定，但是我们可以分析对比一下，方便大家选择最适合自己的学习方式。
1、自学
自学的话，学习时间比较自由、不用受到任何约束，可以自己安排时间，而且学习直接支出费用要少很多，但是自学过程中一定要注意项目经验的积累，不能只学了工具技能却忘了项目经验。
因为现在企业招聘都是很看重数据分析师的项目经验，这个你在随便一个招聘网站搜索相关招聘信息都能看见企业需求。
所以，在学习的过程中，我建议尽可能地去找从事过或者是正在从事数据分析师的朋友，让他们能够“手把手”地带你去接触一些真实项目，并且能够传授一些项目经验给你。
只有在自学的过程中注重项目经验的获取，在学完后才能更顺利地步入大数据分析师这个岗位，如果没有项目经验，那就只能从数据清洗、数据统计等基础性的工作做起，其工资水平可能还没有现在的收入高。
同时，自学的过程可能会比较枯燥，一个人的学习会比较没意思，如果不够自律、信念不够坚定的话，很可能会中途放弃，来来回回反反复复，学习时长会不可控制。
如果按照正常的自学内容和进度来看，要达到初级的数据分析师水平，大概需要2年的时间。
2、报班学习
报班学习的话首先是时间上就能缩短很多，2个月就能掌握自学2年才能学到的内容。
当然这个时候选择什么样的培训机构，就要回到我们之前讲的学习目标上了。确定是要走大数据分析这条路，那就要去分辨各个培训机构的课程设计，选择主要带着学员做实训项目的，一定要是做企业真实项目的那种，而不是随便在网上爬一些数据，让你去练手的那种。
