数据分析学习什么-数据分析该学什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学习什么的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析学习什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析专业主修课程？
2. 小程序数据分析学什么？
3. 对数字不敏感的人可以学数据分析吗？
4. 做数据分析需要学什么？

数据分析专业主修课程？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据***集阶段：python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

小程序数据分析学什么？

小程序数据分析主要学习使用数据分析工具和技术，对小程序用户行为、产品功能、运营效果进行量化分析和挖掘。通过分析关键指标，如日活跃用户、留存率、转化率，帮助小程序运营人员了解用户需求、产品性能、优化策略。此外，还会学习数据可视化、统计建模和机器学习等方法，以便从数据中提取洞察，指导小程序的发展和运营决策。

对数字不敏感的人可以学数据分析吗？

题目：？可以学习数据分析。
1. 虽然对数字不敏感可能会给学习数据分析带来一些挑战，但并不意味着无法学习。
数据分析并不仅仅是关于数字的运算和计算，更重要的是对数据的分析和解释。
即使不擅长数字，通过学习数据分析的方法、技巧和工具，以及了解数据背后的背景和现实问题，仍然能够进行有效的数据分析。
2. 数据分析的核心在于理解数据的背景、提取有意义的信息、发现潜在的模式和趋势，以及做出相应的决策。
对数字不敏感的人可以通过培养其他技能来弥补，比如注重数据背后的故事，提炼有意义的信息，深入理解数据背后的业务需求。
此外，还可以借助数据分析工具和软件来简化数字的运算和处理过程，更加专注于分析和解释数据。
综上所述，对数字不敏感的人可以学习数据分析，关键在于培养其他相关的技能和意识，以及灵活运用适合自身的工具和方法来进行数据分析。

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

到此，以上就是小编对于数据分析学习什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学习什么的4点解答对大家有用。