大数据时代已经在悄然间来临了，大数据的飞速发展也为我们提供了更多的工作机会，数据分析师就是其中之一。顾名思义，数据分析师就是对数据进行分析处理，并得出相应结论，从而对企业的发展决策提供帮助的一种岗位。无数人对于这个岗位都非常的热爱，那么如何才能成为合格的数据分析师呢？除了必备的基本素质之外，还需要对专业技能进行学习，今天，小编就为大家介绍一下成为数据分析师所需要学习的课程。
1.技术学习
有几个层面的东西要学，依赖于实际的场景和你希望达到的阶段： 首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据，很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代，真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了，起码你要会SQL，SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功，其实， SQL就能解决大多数统计取数问题。 其次，你要会一些数据分析工具，EXCEL是最基本的，其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了，EXCEL的图形表达能力也已经够强。 最后，如果你希望更深一层，那就学习R语言、PYTHON、SPSS，SAS等，他们提供了更强大的挖掘能力，可以帮你把统计学的数据挖掘精髓发挥的淋漓尽致。 当然，如果有可能，你也要熟悉一下你所在企业的数据仓库或大数据平台，懂得一些基本的操作，对于你提升分析的自由度和灵活性也大有好处，比如自己搞个脚本定时跑数据，打造个人的数据集市，现在数据分析的概念也越来越大，很多公司把对于大数据平台的数据处理能力也纳入到数据分析师的技能范畴。 以上层层递推，其实数据分析师每在IT上前进一步，带来的效益是几何级的，比如你懂Hadoop，那么，你就可能离大数据更近一点。
2.统计学理论
推荐一些书吧： 《深入浅出数据分析》：讲了数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容？对新人们还是有一定的作用，难度容易。 《深入浅出统计学》：要了解常用数理统计模型（描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等），重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，难度容易。 《极简统计学》：对统计推断部分的阐述十分清晰，适合非统计背景的人工阅读。 《统计学：从数据到结论》：简明精要，统计概念和R可以一起学习。 《数据挖掘导论》：最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，笔者也最近买的，很好，很多概念解释的比较清楚，难度中上。 《统计学习方法》：李航老师的扛鼎之作，难度难。 这些都是很实用的书籍，但结合了实践学更好，对于特定的业务场景，就找对应的书看吧，网上推荐的也很多了，大家自己搜索。
有关成为数据分析师所需要学习的课程方面的内容小编就为大家介绍到这里了，想必大家也看到了，成为一名合格的数据分析师并不那么容易，需要我们学习和掌握的内容有很多，有兴趣成为一名数据分析师的朋友一定要好好努力哟！