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数据分析师需要学习的课程大致可以统称为：1.计算机科学，2.统计，3.领域专业知识。当然对于刚入门的人来说一般需要学习基础的工具以及业务知识，随着自身职业的发展方向开始深入算法等相关技术。
一、计算机科学
计算机科学与编程入门(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。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。
二、数理统计
应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。
概率与统计简介(使用R编程)：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。
线性代数(使用R编程或其他数学工具)：本课程涵盖矩阵理论和线性代数
统计/机器学习(使用R编程)：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯，SVM，决策树(香草决策树，随机森林，增强)，无监督学习方法(例如聚类，神经网络介绍)
高级机器学习(使用Python编程)：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。
三、领域专长
理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域(例如，Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等)。
数据分析专业课程这里的核心主题应该是：
数据收集和清理：这应该包括使用开源工具(例如Python / R)从网上抓取数据，连接到数据库等。此外，数据清理和ETL概念(例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建)分析数据集。
数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据
数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。在最后几年中，应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。
高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具(例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP数据库)创建具有大规模数据分析的项目
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