大数据分析师学什么专业

大数据分析师需要学习的知识和技能主要包括：

数学基础：

包括概率论、统计学、线性代数、微积分等，帮助理解和解释数据，建立数据模型。

编程语言：

如Python和R，用于数据处理、清洗、建模和自动化分析。

数据库知识：

熟悉SQL以及关系型和非关系型数据库的设计、操作和优化。

数据可视化：

掌握Tableau、Power BI、Echarts等工具，将数据转化为直观的图表和图像。

数据分析方法：

包括预测分析、AB测试分析、对比分析、漏斗分析、分组分析等。

大数据处理技术：

了解分布式计算、分布式存储、集群管理，熟悉Hadoop、Spark等框架。

机器学习：

学习分类、聚类、回归等算法，构建预测模型。

业务理解：

深入了解所在行业的业务需求和数据背后的业务逻辑。

项目管理：

具备独立完成数据分析项目的能力，包括项目计划、资源调配、进度控制。

持续学习：

随着技术和数据增长，不断更新知识，适应市场需求。

这些知识和技能共同构成了大数据分析师的核心竞争力，使其能够有效地从大量数据中提取有价值的信息和趋势，为企业决策提供支持