数据分析师需要学习以下内容：
1. 统计学基础知识。
数据分析师的核心工作是对数据进行处理和分析，因此需要掌握统计学的基本原理和方法。这包括概率论、回归分析、方差分析、假设检验等，这些都是数据分析师进行数据推断和预测的基础工具。
2. 数据处理技能。
数据分析师需要熟练使用各种数据处理工具，如SQL数据库查询语言，以及Python或R等数据分析编程语言。这些技能用于数据的清洗、整合和转换，是数据分析流程中不可或缺的部分。
3. 数据可视化能力。
数据分析师需要能够将复杂的数据通过图形、图表等形式直观地呈现出来，这要求掌握数据可视化工具如Tableau、PowerBI等。通过这些工具，可以更容易地呈现数据趋势和特征，帮助非专业人士也能快速理解数据含义。
4. 业务知识和领域知识。
数据分析的核心是为业务服务，因此数据分析师需要理解其服务的业务领域的背景、流程和特点。此外，还需要了解相关的行业趋势和竞争态势，以便更好地从数据中提取有价值的信息。
以下是详细解释：
数据分析师的工作涉及数据的收集、处理、分析和解读，因此必须掌握统计学的基础知识，这是进行数据分析和推断的基础。
此外，数据分析师还需要具备数据处理技能，包括数据的清洗、整合和转换等。这些技能通常需要通过编程语言和数据库查询语言来实现。
另外，为了更好地呈现数据结果，数据分析师需要掌握数据可视化技术。通过直观的图表和图形，可以更容易地呈现数据特征和趋势，帮助决策者快速了解数据含义。
最后，数据分析师的工作是服务于特定的业务领域，因此需要具备相关的业务知识和领域知识。了解业务背景和流程可以更好地理解数据背后的含义，从而更好地为业务提供有价值的信息和建议。