数据分析师:从事数据分析需要都需要学习什么啊？

https://bbs.pinggu.org/thread-3159236-1-1.html可以去参考下，很具体的写出了数据分析师需要的要求。

要想成为数据分析师，就得对许多门的课程有所深入的理解学习，多多参考大神们的回答，努力学习，你将是未来数据分析师的优秀人才，加油！

互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

对大数据所号称的客观性的另一个期待是对于少数群体的歧视将会减少，因为原始数据总是不含社会偏见的，这使得分析可以在整体水平上进行，从而避免基于群体的歧视。然而，由于大数据能够作出有关群体不同行为方式的论断，它们的使用通常恰恰就是为了实现一个目的———即把不同的个体归入不同的群体中。

貌似学习数据分析师要学的内容还听多的，至少统计学是最基本的基础的，还需要你去数学有一定的兴趣。加油，数据分析师学的多慢慢学，学好了就牛B了。

CDA课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。培训后通过CDA考核认证，可获得CDA数据分析师LEVELⅠ资格证书，成为一名合格的”业务数据分析师“。

如题从事数据分析师要学的太多了，我想说的是如果你不是天才那么像成为优秀数据分析师那么就要相对的工作经验，你走向数据分析师顶层就得早学早积累经验，现在数据分析师的行业压力还并不是很大，将来这行业的压力一定会越来越大的。

正如数据分析师所言：
1.金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。
2.对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。

数据分析师的蓬勃发展和大数据分析在金融领域的应用与发展，给越来越多的公司带来更多的收益和对未来规划越来越可靠的数据支撑。像支付宝的 天弘基金，像京东的京东金融，像蚂蚁金服等等，都在依托大数据分析与应用推出越来越符合大众化的金融产品。

企业要想保持竞争力,它必须比大数据分析做的更多。不去评估他们手中的数据质量，他们想要的结果,他们预计从这种数据分析中获得多少利润， 这将很难正确地找出哪些数据科学项目能够盈利,哪些不能。当发生数据科学错误时——一次是可以接受的——考虑到有一个学习曲线,但是如果这些错误发生在两次以上,这会增加企业成本。