数学
微积分，一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。还有需要精通线性代数，尤其是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。推荐同济版《高等数学》，还可以去Coursea学习宾夕法尼亚大学的微积分课程，Strang的线性代数：《Introduction to Linear Algebra》。
数理统计
概率和统计要基本掌握，虽不要求精通，但对相关背景和术语要有一定了解。找本《概率论》学习。
交互式数据分析框架
Apache Hive或Apache Kylin的分析交互框架，首先学习Hive，有时间的话了解一下Kylin以及背后的数据挖掘思想。
机器学习框架
现在开始储备机器学习的知识，机器学习框架，比如TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，尤其是TensorFlow。当前建议选取一个框架进行学习，还建议可从机器学习算法的原理来进行学习。
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数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。
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。
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