如今，数据驱动的价值越来越被认可，企业需要有才能的人员来洞察数据。那么数据分析师需要哪些知识呢?现在就一起来看看吧。
数据分析师需要学习哪些知识
1、Python基础
Python 被称为万能胶水语言，适用性强，能轻松实现很多数据科学应用，还能使数据分析工作自动化。Python虽然是编程语言，但是对计算机零基础的小白极其友好，可以快速上手。Python基础需要掌握变量、数据类型、输出、输入、if判断语句、循环和函数等知识，就可以达到数据分析师的程度了。
2、科学计算库
数据分析工作需借助 pandas、matplotlib、scikit-learn等库，能很好处理中型数据的 pandas 正成为各行业优选库，matplotlib则包含了丰富的数据可视化资源。而掌握matplotlib需要学习的知识有figure画布、折线图、散点图和条形图等等。至于Series需要学习创建形式、属性、基本操作等等。
3、Mysql
Mysql同时也是面试必备的知识点之一，而且数据库的使用是数据分析工作必不可少的技能。尤其在数据量高达百万、甚至TB级别的当下，Mysql 因体积小、速度快及成本低等优势被广泛应用。掌握Mysql需要学习多链表查询语句、复杂查询语句以及基础查询语句等内容。
4、Hive
Hive更是在大厂必备的工作能力，尤其在大数据中，Hive扮演着重要角色，主要用于数据查询，统计和分析，帮助提高开发工作效率，简化开发难度，能直接通过SQL在大数据平台下运行进行统计分析。Hive数据定义与操作、基本查询分析、窗口函数、Haddoop的shell操作都是数据分析师需要学习的内容。
数据分析师需要学习什么技能
首先就是学习编程，如果学会了编程，那么学起别的知识就能够显得十分轻松。一般来说，会不会编程就是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。如果想成为高级数据分析师的话，那么一定要学习编程知识。有关数据分析的编程语言有Python和R语言。Python是面向未来的语言，无论从流行度、可用性还是学习难度来讲，Python都是比较的入门语言。而R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言，大家在学习编程的话一定不要错过任何一个。
我们在学习Python的时候，一开始学习的都是基础，当然了，如果做数据分析的话，基础肯定是不够的，既然是学习数据分析，肯定就要有数据才行，数据从哪里来?需要从互联网上获取。大家都知道，互联网上的信息何其之多，必须要对其加以过滤处理，提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫，爬虫主要就是为数据分析中的数据获取来提供帮助的。
然后就是学习SQL了，大家在学习数据分析的时候，最难最重要的就是编程能力，如果掌握了编程，那么后面的就显得很简单了。Sql就是数据库，既然是跟数据打交道，就免不了要使用数据库。就目前而言，主要有四种数据库：分别是SQLite、MySQL、MongoDB、Redis。
SQLite 是一个文件型轻量级数据库，它的处理速度很快，在数据量不是很大的情况下，可以使用SQLite。
MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库，它功能强大、灵活、易于拓展。
Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库，使用内存作为主存储器。
MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库，它是开源免费的，可以支持大型数据库，很多中小型企业都是用的MySQL。
数据分析师要具备什么能力
1. 具备使用SQL语言的能力
SQL，是行业内标准的数据库查询语言;同时也是数据分析师需要了解的技能之一，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。
每个团队里都需要一个了解SQL语言的人，无论是管理、存储、关联多个数据库(例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的数据库)，或是完全构建、更改这些数据库结构。
如果您希望使用大数据 ，那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始;即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位，而且在国外，具备高级SQL技能的人，薪水中位数将超过75,000美元。
2.会使用Excel分析和处理数据
当我们说到Excel时，首先想到的关联词是电子表格，但其实它具有更多的分析功能。
尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集，但Excel可以用于更小型的数据处理，并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作，那就可以在Excel中寻找到第一个数据库的版本。作为初入职场的新人，如果能精通Excel这个主流软件是再好不过的了。
3.批判性的思维模式
使用数据查找问题，首先要搞清楚问题本身。
要想成为分析师，就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责，是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的，但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。
例如，询问自己当下问题的基本要求，这可以帮助您在寻找方案时，不会因为复杂而无法理解。此外，重要的是，要学会自己思考，而不是依靠身材的材料。
4.具有R或Python语言分析的能力
R或Python语言比Excel做的分析更好，速度也快上10倍。
像SQL语言一样，R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容;它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集，进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师，就需要学习SQL以上的语言，并熟练运用它;因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。
那么应该学习哪一种呢?R和Python语言都是开放源代码且免费的;因为它们是专门为分析而构建的，因此，只要分析准确，雇主通常不在乎员工使用哪个工具。
5.让数据直观展现
要使用数据讲述故事并让观众参与进来，是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来，那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败;分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软件令人耳目一新，因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。
6.演讲技巧
数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余，但这没关系;即使是经验丰富的主持人，有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己，并着眼于听众而不是自己，这可以让自己的演讲技巧变得更好。
7.学习机器
由于人工智能和预测分析，是数据分析领域中最热门的两个主题。因此，成为分析师的关键部分，就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习，但要在该领域获得领先优势，必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能，才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的“开箱即用”工具，也可以帮助您开始构建机器学习模型。
