数据分析师需要学习的知识确实是比较多的，这是毋庸置疑的一点，但是很多想要学习数据分析的小白不清楚都要学习什么样的课程，今天在这里简单说一下数据分析师需要学习的课程知识都有哪些。

1. 计算机科学

计算机科学与编程入门：例如使用python。

计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。

计算结构：数字系统工程简介。从MOS晶体管开始，该课程开发了一系列构件-逻辑门，组合电路和顺序电路，有限状态机，计算机，最后是完整的系统（包括硬件和软件）。

算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。

人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。使用C/C++/Java进行面向对象的编程。

2. 分析工具

对于数据分析师而言，excel是必须要会的软件工具，熟练的掌握其函数以及数据透视表的功能，另外，还要掌握数据分析的工具，可以选择SPSS作为入门的学习工具。

3. 编程语言

对于初级的数据分析师来说，能够使用SQL对数据进行提取，再能够使用Hadoop和hive进行查询就可以了；而高级的数据分析师除了这些还要掌握编程语言，对他们来说，学习python、Java其实是很有必要的，主要是对数据进行获取和处理，能够很大的提高工作效率。

4. 业务理解

对业务有理解说是数据分析师的基础也不为过，因为数据的获取、选取指标甚至最终结论的洞察，都是在业务理解的基础上进行的。初级数据分析师主要就是用提取的数据做简单的图表以及少量的洞察结论，所以有基本的业务了解就够用了；高级数据分析师则需要有较深的业务理解，能够在数据的基础上，对有效的观点进行提炼，以求对实际的业务产生帮助。

5. 逻辑思维

数据分析的每一步其实都是有目的性的，数据分析师要知道自己用什么样的手段实现什么样的目标，对于高级的数据分析师而言更甚，他们的逻辑思维主要是体现在搭建有效的数据分析框架，了解分析对象之间存在什么样的关系，清楚每个指标带来的变化以及其原因，最终会给业务带来什么样的影响。

6. 数学

数学作为数据分析的基础性学科，其地位还是比较重要的；如果是初级的数据分析师，他们需要了解一些与描述统计相关的知识，需要一定的公式计算能力，如果能了解常用的统计模型就更好了；高级的数据分析师要求当然会更高，统计模型是必备的能力，最好是还能了解线性代数。