大數據分析師需要學什麼學科

『壹』 數據分析師需要學哪些課程

數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：
（1）數據管理。
a、數據獲取。
企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。
b、數據管理。
企業需求:對大型數據進行編碼、清理、轉換。
案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應過程。
1）數據的選擇、合並與拆分、檢查異常值。
2）新變數生成，SPSS函數。
3）使用SPSS變換數據結構——轉置和重組。
4）常用的描述性統計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。
c、數據探索和報表呈現。
企業需求:對企業級數據進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。
案例分析:企業績效文件，如何生成美觀清晰的報告。
1）製作報表前對變數的檢查
2）製作報表的中對不同類型的數據處理
3） 報表生成功能與其他選項的區別
（2）數據處理
a、相關與差異分析。
案例分析:產品合格率的相關與差異分析。
b、線性預測。
企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。
c、因子分析。
企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。
d、聚類分析。
企業需求: 需要了解購買產品的客戶信息
案例分析:客戶購買力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽樣。
（3）SPSS代碼
SPSS代碼應用

『貳』 大數據分析師需要學哪些

1、編程語言基礎。
2、Linux系統的基本操作。
3、資料庫。
4Hadoop架構基礎。大數據分析師主要負責從事行業數據搜集，整理，分析，並依據數據做出行業研究，評估等工作。

『叄』 大數據分析師要會什麼

學習統計學。大數據分析師需要學習編程能力、資料庫、統計學、數據分析方法、數據分析工具等內容，還要熟練使用Excel。大數據分析師是指基於各種分析手段對大數據進行科學分析。

『肆』 大數據分析師要學什麼

大數據分析師要學：Ja-va、大數據基礎、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內容；數據分析與挖掘：Python、關系型資料庫MySQL、文檔資料庫MongoDB、內存資料庫Redis、數據處理、數據分析等。

大數據分析師的工作內容

1. 對數據進行處理

對數據處理的工具有很多，但是基本都繞不開兩個核心 EXCEL + SQL。

2. 了解業務

想要輔助決策，首先要了解對方干什麼。如何了解業務？通過數據看業務的表現，和需求方溝通，參與需求方的會議，到需求方進行輪崗等。

這些內容可以用流程圖+文檔記錄，幫助自己理解業務流程及細節。

3. 可視化傳遞信息

需要將信息有效的傳遞到需求方中，需要使用合理的方式將信息傳遞。可視化是常見的且有效的方式，這里一般使用EXCEL就可以完成對大多數的需求，但是更建議掌握一個BI工具。

『伍』 大數據分析師 應該要學什麼知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎

這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用

關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

4、數據分析業務應用

這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。

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分析工作內容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

『陸』 大數據專業主要學什麼

什麼是大數據？
在英文里被稱為big data,或稱為巨量資料，就是當代海量數據構成的一個集合，包括了我們在互聯網上的一切信息。
大數據能幹什麼？
通過對大數據的抽取，管理，處理，並整理成為幫助我們做決策。列如：應用以犯罪預測，流感趨勢預測，選舉預測，商品推薦預測等等
大數據專業需要學什麼？
因為涉及對海量數據的分析，離不開的就是數學，很多很多的數學。按照我們學習計劃的安排來看，我在大一大二期間就學了有：數學分析，線性代數，概率統計，應用統計學，離散數學，常微分。相比起其他計算機專業來說，我們確實要學很多數學。然後什麼公共課就不用多說了，如：大學英語，大學物理，思想政治，毛概等等。在專業課上，我們首先要學的就是C語言基礎，然後就是數據結構，Python基礎，Java面向對象程序設計，數據結構與演算法，數學建模，大數據等，簡直不要太多了，留給圖看看吧
未完待寫
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學大數據能做什麼工作？
分為三個大類，第一是大數據系統研發類，第二是大數據應用開發類，第三是大數據分析類
大數據分析師：大數據分析師要學會打破信息孤島利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規律，在海量數據中發現數據異常。負責大數據數據分析和挖掘平台的規劃、開發、運營和優化；根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理演算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果。
大數據工程師： 主要是偏開發層面，指的是圍繞大數據系平台系統級的研發人員， 熟練Hadoop大數據平台的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
數據挖掘師/演算法工程師： 數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程 。
數據架構師： 高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力。
數據科學家：據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有：懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
薪資待遇方面：
數據科學家->數據架構師==演算法工程師>大數據工程師>數據分析師