互联网数据分析师需要学什么 互联网数据要学什么？
作为大数据领域的从业者，我也是大数据方向的研究生，我来回答这个问题。
首先，数据分析师的主要任务是找出数据背后的规律，让数据呈现价值。目前，数据分析师是大数据应用中的重要角色之一。
数据分析师(数据分析工程师)在不同行业需要不同的知识结构，这主要是应用场景不同造成的。比如互联网领域对数据分析师的要求更高。一方面，互联网行业对数据比较敏感；另一方面，互联网行业的数据量比较大，数据类型也比较复杂。这些因素导致互联网行业很难从事数据分析。
通常互联网行业的数据分析师需要具备三个知识结构，一是有扎实的数学和统计学基础；二是掌握数据分析的常用算法；三是熟练掌握编程语言和数据库知识。目前数据分析的基本方法有两种，一种是统计方法，一种是机器学习方法，机器学习的数据分析方法对从业者的要求较高。
相比互联网行业，传统行业对数据分析岗位的要求往往更侧重于数据分析工具和行业知识。对于大部分职场人来说，掌握一些常用的数据分析工具和数据库知识，基本可以应对大部分数据分析场景，比如Excel和各种BI工具。而传统行业的数据分析任务往往与行业知识密切相关，所以从业者应该对行业知识有一个比较全面的认知过程。
如果想走数据分析师的路线，可以分三步学习数据分析技术。第一步，学习基本的数据分析工具，比如Excel。第二步，学习数据库和编程语言，比如Python和R；第三步，学习数据分析算法，比如决策树，朴素贝叶斯。
最后，数据分析师要想提高自己的数据分析能力，一定要注重实践经验的积累，尤其是行业经验的积累。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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