數據分析師需要學習那些內容？
    數據分析師要學習哪些內容呢？西線學院小編費了九牛二虎之力，整理了一下材料，供大家參考：
　　統計學：我看一些人推薦了不少統計學的專業書籍，直接把人嚇跑了。我自己就大學時候學過《概率論與數理統計》，其他統計相關的內容也沒怎么看過。對于互聯網的數據分析來說，并不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。
　　一是讓你相信統計本身是一門科學，這不是星座算命。
　　二是在研究數據時，知道一些特征是負責統計學規律的。我在剛參加工作時，看到百度知道過億的用戶訪問，但每天訪問的量波動不超過 3%，感覺太神奇了。
　　編程能力：學會一門編程語言，會讓你處理數據的效率大大提升。如果你只會在 Excel 上復制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦 Python，上手比較快，寫起來比較優雅。
　　數據庫：數據分析師經常和數據庫打交道，不掌握數據庫的使用可不行。學會如何建表和使用 SQL 語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。
　　數據倉庫：許多人分不清楚數據庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。
　　數據分析方法：對于互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然后再根據自己公司的產品調整，靈活組合。
　　數據分析工具：SAS、Matlab、SPSS 這些工具經常有人推薦，我要說的是在互聯網公司一般都用不上。做可視化的 Tableau，統計分析的友盟、百度統計，還有像我們神策分析等。
　　這些工具本身不一定能滿足你的所有需求，但會讓數據分析變的更高效。 我自己整理過一個豆瓣書列，有興趣的可以看看：數據分析師豆列。 上面的內容學習后，只能說成為一名合格的數據分析師。
　　要成為高級數據分析師的話，一方面是要強化對業務的理解，最好是做到通過數據分析幫助公司決策方向，或者說促進企業快速增長。另一方面，要加強機器學習/數據挖掘的專業知識學習，將機器學習成為數據分析的手段。比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值就大不相同了。 最后，要強調的是，數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

公司屬于計算機類服務行業，主要從事計算機相關技術的服務工作。