数据重要性不用多说，如今，运营、市场、销售等岗位都要求“数据分析”能力。而励志“数据分析”方向的同学，如果有扎实专业技能，再加一定业务解决能力，无论在严峻的当下，还是未来，对求职面试，或升职涨薪，都会有很大帮助。下面我们来看一看数据分析师需要学习的 Python 基础、科学计算库、Mysql 等知识，希望能帮不同阶段的朋友有效提升学习、工作效率，迅速扫清职场障碍。
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1、Python基础
Python 被称为万能胶水语言，适用性强，能轻松实现很多数据科学应用，还能使数据分析工作自动化。Python虽然是编程语言，但是对计算机零基础的小白极其友好，可以快速上手。Python基础需要掌握变量、数据类型、输出、输入、if判断语句、循环和函数等知识，就可以达到数据分析师的程度了。
2、科学计算库
数据分析工作需借助 pandas、matplotlib、scikit-learn等库，能很好处理中型数据的 pandas 正成为各行业首选库，matplotlib则包含了丰富的数据可视化资源。而掌握matplotlib需要学习的知识有figure画布、折线图、散点图和条形图等等。至于Series需要学习创建形式、属性、基本操作等等。
3、Mysql
Mysql同时也是面试必备的知识点之一，而且数据库的使用是数据分析工作必不可少的技能。尤其在数据量高达百万、甚至TB级别的当下，Mysql 因体积小、速度快及成本低等优势被广泛应用。掌握Mysql需要学习多链表查询语句、复杂查询语句以及基础查询语句等内容。
4、Hive
Hive更是在大厂必备的工作能力，尤其在大数据中，Hive扮演着重要角色，主要用于数据查询，统计和分析，帮助提高开发工作效率，简化开发难度，能直接通过SQL在大数据平台下运行进行统计分析。Hive数据定义与操作、基本查询分析、窗口函数、Haddoop的shell操作都是数据分析师需要学习的内容。
无论入行学习数据分析，还是日后工作查漏补缺，以上归纳的数据分析师需要学习的知识都值得大家收藏起来。