一、统计学

统计学是数据分析的基础。它提供了一种用来概括和解释数据的方法。学习统计学将使你了解数据的基本概念，例如中心趋势和离散度，以及常用的概率分布。你还将学习如何应用假设检验和置信区间等方法来确定数据之间是否存在显著性差异。

二、编程语言

编程语言是数据分析的关键工具。Python和R是两种最流行的编程语言，用于数据分析和统计建模。学习编程语言将使你能够收集和处理大量的数据，并使用图表和可视化工具来呈现数据。这些语言还提供了一系列强大的库和包，例如NumPy、Pandas、SciPy和Scikit-learn，这些工具可以帮助你更高效地处理数据和构建模型。

三、数据库

数据通常存储在数据库中。了解数据库的基础知识将使你能够有效地检索和管理数据。学习如何使用SQL查询和操作数据库，这将使你能够从不同来源中提取和整合数据，并为数据建立索引和查找数据。

四、数据可视化

数据可视化是数据分析的一个重要方面。学习如何使用图表和可视化工具来呈现数据，将使你能够更好地理解数据中的模式和趋势。学习如何设计和创建各种类型的图表和可视化，包括直方图、散点图、箱形图和热力图。

五、机器学习

机器学习是一种从数据中发现模式和洞察力的方法。学习机器学习将使你能够使用数据构建模型，以预测未来的趋势和结果。你将学习如何选择和应用不同的机器学习算法，例如监督学习、无监督学习和强化学习。同时，了解如何使用Scikit-learn、TensorFlow和Keras等机器学习库和框架将为你提供必要的工具。

六、商业分析

商业分析是一种数据分析的应用，它致力于提供业务决策支持。学习商业分析将使你了解决实际业务问题所需的技能，包括财务分析、市场分析、竞争分析和运营分析。你将学习如何使用数据来识别问题，提出解决方案，并向业务决策者呈现结果。

七、数据挖掘

数据挖掘是一种从大型数据集中发现隐藏的模式和关系的方法。学习数据挖掘将使你能够使用机器学习算法和统计分析方法来发现数据中的趋势和关联性。你将学习如何使用聚类、关联规则挖掘和分类等算法来识别数据中的模式，并从中提取有用的信息。

八、数据管理

数据管理是管理和组织数据的过程。学习如何管理数据将使你能够构建和维护数据仓库，并管理数据的完整性和安全性。你还将学习如何使用ETL（抽取、转换和加载）工具来将数据从不同的来源提取、转换和加载到数据仓库中。

九、业务分析

业务分析是将数据分析应用于业务问题的过程。学习如何进行业务分析将使你能够将数据分析技能应用于实际的业务问题。你将学习如何使用数据分析来提高业务绩效、优化流程、降低成本和提高客户满意度。

十、数据治理

数据治理是管理和维护数据质量、安全性和合规性的过程。学习数据治理将使你能够了解数据管理标准和最佳实践，以确保数据的质量和安全。你还将学习如何制定数据策略、管理数据字典和元数据，并制定数据治理计划。

学习数据分析应用可入职的岗位

1.数据分析师

数据分析师是使用数据分析技术来识别业务问题，并提出解决方案的专业人员。数据分析师需要能够解释数据，并根据数据提供商业建议。他们通常会分析数据以识别趋势，揭示业务问题，并确定可能的解决方案。他们还需要能够设计和创建报告、数据可视化和其他工具，以向业务决策者传达数据分析结果。

2.数据科学家

数据科学家是负责将数据分析和机器学习技术应用于业务问题的专业人员。他们需要具备深入的统计和数学知识，以便能够建立模型并在数据上运行它们。数据科学家还需要具备数据可视化、编程和数据库管理等技能。数据科学家通常会在大型公司或科技公司中工作。

3.业务分析师

业务分析师是使用数据分析技术来提高业务绩效、优化流程、降低成本和提高客户满意度的专业人员。业务分析师需要具备深入的商业知识和理解业务需求的能力，以便能够解释数据和提供商业建议。业务分析师通常会在大型公司的商业部门或咨询公司中工作。

4.数据工程师

数据工程师是设计、构建和维护数据系统的专业人员。他们需要具备深入的数据库管理、ETL、编程和数据可视化等技能。数据工程师通常会在大型公司的IT部门中工作。

5.市场分析师

市场分析师是使用数据分析技术来分析市场趋势和消费者行为的专业人员。市场分析师需要能够分析和解释数据，以便能够提供商业建议。他们还需要能够设计和创建报告和数据可视化工具，以向业务决策者传达数据分析结果。市场分析师通常会在市场研究公司或大型公司的市场部门中工作。

综上所述，学习数据分析需要掌握统计学、编程语言、数据库、数据可视化、机器学习、商业分析、数据挖掘、数据管理、业务分析和数据治理等技能。这些技能将使你能够有效地收集、处理和分析数据，并将数据转化为有用的信息，为业务决策提供支持。数据分析岗位非常多样化，不同类型的公司需要不同类型的数据分析师来帮助他们分析数据并做出商业决策。