大數據分析師要學什么？作為一名合格的數據分析師需要學習很多技能，例如數據采集、數據清晰、數據分析、數據可視化等內容都是需要必備的，涉及統計概率理論基礎、Excel/SPSS/Stata/R/SAS等軟件操作、模型算法、數據分析業務應用等內容。

　　1.數據采集

　　數據采集指的是來自系統內的數據，例如數據庫的數據。數據采集常用的手段有：SQL/Python，SQL是必須要掌握的，而Python可以作為加分項。

　　2.數據清洗

　　有時候我們采集來的數據一般會存在字段確實或者錯誤、數據異常等情況，這時候會需要涉及到數據清晰了，這部分需要掌握一些簡單的統計學基礎。

　　3.數據分析

　　這部分需要具備一定的行業知識和邏輯思維能力，這就需要工作經驗和學習的積累。

　　4.數據可視化

　　我們常用的數據可視化產品有Tableau/Excel/Python等。

　　需要學習的具體內容

　　1.數據分析主流軟件操作

　　數據分析主流軟件有Excel，SPSS，Stata，R，SAS等，首先需要我們熟悉并掌握這些軟件如何操作，然后再利用數據清洗進行分析、處理數據。

　　2.統計概率理論基礎

　　這是學習中的重點，掌握了這些基礎原理，才能最數據進行分析、推斷。

　　3.各種模型算法

　　常見的模型算法有：關聯法則、神經網絡、決策樹、遺傳算法、可視技術等。

　　4.數據分析業務應用

　　這部分學習有一定的難度，因為根據業務的不用，所運用的分析方法也會有所區別。這就需要我們具備很強的業務解決能力和洞察能力。

　　以上是對成為一名大數據分析師要學什么內容的具體介紹，對于零基礎學員來說，可以按照：了解大數據的基本概念、軟件操作、模型算法、項目實戰這四個步驟進行學習。