数据分析师学习什么

核心技能
统计学原理：概率、推论统计、回归分析
数据管理：数据结构、数据库管理、数据处理
程语言：如 Python、R、SQL
机器学习：监督学习、无监督学习、模型评估
数据可化：Tableau、Power BI、matplotlib
域知识
业务理解：对特定行业或业务域的深入了解
数据洞察：从数据中提取有意义的见解和模式
沟通技巧：有效地向利益相关者传达数据
工具和技术
数据分析软件：SAS、SPSS、Excel
云计算平台：AWS、Azure、GCP
大数据技术：Hadoop、Spark、Kafka
协作工具：Git、Jupyter Notebook
专业认证
认证数据分析师 (CDA)
机器学习认证 (MLC)
大数据认证 (BDA)
其他技能
批判性思维和问题解决能力
分析思维和模式识别能力
数据道德和偏见意识
项目管理技能
团队合作和际交往能力
学习途径
大学学位：数据科学、统计学、计算机科学
课程和认证：Coursera、edX、Udacity
自学：书籍、教程、资源
行业培训和讲习班：由数据分析和技术公司提供
不断学习和发展是数据分析域的基石。 随着新技术和方法的出现，数据分析师需要不断升级他们的技能和知识，以跟上行业的步伐。