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大数据分析师要学什么？作为一名合格的数据分析师需要学习很多技能，例如数据采集、数据清晰、数据分析、数据可视化等内容都是需要必备的，涉及统计概率理论基础、Excel/SPSS/Stata/R/SAS等软件操作、模型算法、数据分析业务应用等内容。
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1.数据采集
数据采集指的是来自系统内的数据，例如数据库的数据。数据采集常用的手段有：SQL/Python，SQL是必须要掌握的，而Python可以作为加分项。
2.数据清洗
有时候我们采集来的数据一般会存在字段确实或者错误、数据异常等情况，这时候会需要涉及到数据清晰了，这部分需要掌握一些简单的统计学基础。
3.数据分析
这部分需要具备一定的行业知识和逻辑思维能力，这就需要工作经验和学习的积累。
4.数据可视化
我们常用的数据可视化产品有Tableau/Excel/Python等。
需要学习的具体内容
1.数据分析主流软件操作
数据分析主流软件有Excel，SPSS，Stata，R，SAS等，首先需要我们熟悉并掌握这些软件如何操作，然后再利用数据清洗进行分析、处理数据。
2.统计概率理论基础
这是学习中的重点，掌握了这些基础原理，才能最数据进行分析、推断。
3.各种模型算法
常见的模型算法有：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4.数据分析业务应用
这部分学习有一定的难度，因为根据业务的不用，所运用的分析方法也会有所区别。这就需要我们具备很强的业务解决能力和洞察能力。
以上是对成为一名大数据分析师要学什么内容的具体介绍，对于零基础学员来说，可以按照：了解大数据的基本概念、软件操作、模型算法、项目实战这四个步骤进行学习。