IT数据分析师
学习内容
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识 )最好也有一定的了解。
2、分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3.分析思维
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4、数据库知识
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sglserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如: Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak 、Membase、Neo4i和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5、开发工具及环境
比如: Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn).Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。
具备技能
数据分析师要学会Exce1、掌握SQLServer或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。
首先是Exce1，貌似这个很简单，其实未必。Exce1不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Columnchart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combochar、散点图、win Loss图等，而且能实现更高级的功能。
包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube)，以及V1ookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。
最后，很多更高级的工具都有Exce1插件，例如一些AIMachine Learning的开发工具Server或者Oracle的SQL语句，包括join、group by、order各种统计函数by、 distinct、sum、count、 average，掌握可视化工具，比如Bl，如Cognos、Tableau、FineBI等。
薪资待遇
1、平均年薪:全国数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234.060。
2、年收入区间分布: 10万以下占比17%;10一20万占比36%;20万以上占比47%。
3、不同工龄的年薪分布: 1年以内￥118,059;1-3年￥164,324: 3-5年￥234,676: 5-10年￥277,486:10年以上￥298.569。
4、对数据分析师需求最多的地区为深圳、上海、北京。
5、薪资最高的数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。
6、对数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。
就业前景
在现在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值为企业进行风险评判与决策支持。
所以数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。
现在成功的互联网公司以及电子商务公司，不管是全球的还是中国的，都是利用数据做支撑，走在了以数据驱动企业增长的最前沿。
数据分析在国内的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长，数据分析师已经被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。