djwang1988
需学习数据采集､分析､处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识､有数据思维)｡统计与大数据技术专业属于交叉学科，以统计学､数学､计算机为三大支撑性学科;生物､医学､环境科学､经济学､社会学､管理学为应用拓展性学科｡以中国人民大学为例:基础课程:数学分析､高等代数､普通物理数学与信息科学概论､数据结构､数据科学导论､程序设计导论､程序设计实践｡必修课:离散数学､概率与统计､算法分析与设计､数据计算智能､数据库系统概论､计算机系统基础､并行体系结构与编程､非结构化大数据分析｡选修课:数据科学算法导论､数据科学专题､数据科学实践､互联网实用开发技术､抽样技术､统计学习､回归分析､随机过程｡ 
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。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。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，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、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，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可以的。数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训，请查看：-html/?utm_campaign=baiduhehuoren
硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。
