大数据分析师要学习数据分析、挖掘、数据仓库建模，掌握统计方法和数据挖掘算法。作为一名大数据分析师，必须具备丰富的数据分析、挖掘和数据仓库建模的项目实践经验。要熟练运用统计方法，如线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类等，以及掌握主流统计分析软件和数据挖掘算法。
考大数据分析师应当学习以下内容：业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值；管理。
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。统计概率理论基础 这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。
统计学和数学是大数据分析师不可或缺的知识背景。统计学帮助分析师理解数据分布和相关性，而数学则提供了必要的理论基础，使他们能够构建复杂的模型。掌握这些知识，分析师才能在数据科学领域中游刃有余。除了技术技能，大数据分析师还需要具备企业数据智能分析及应用开发的能力。
除了理论学习，实践同样重要。通过参加在线课程、项目实践和实习，你可以将所学知识应用到实际工作中，提高自己的技能水平。这些经历不仅能帮助你更好地理解行业需求，还能增强你的简历。总的来说，成为一名大数据分析师需要不断学习和实践。
大数据分析师的角色关键在于挖掘数据价值。首先，需要掌握数据挖掘技术，从海量数据中寻找规律和洞察，帮助决策者做出明智的选择。数据清洗同样重要，确保数据准确无误是分析结果可靠的前提。数据可视化技术能将复杂数据以直观形式展现，提高理解和决策效率。
分析师的培训班，要从以下几个方面进行考虑：首先看培训机构的实力。培训机构的实力预示着在培训期间能享受什么样的服务，以及给大家带去什么样的培训体验，比如教室里面有没有空调，大热天的别去一个教室里连空调都没有的教室，所以培训机构的实力就体现出来了。
数据分析师的培训基本上课程内容都一样，主要看培训机构的规模，师资力量，还有口碑。也可以选择线上学习。
之所以这样说，是因为一名合格的数据分析师需要具备以下能力：统计概率基础；数据分析模型方法；工具的运用。如果缺乏这些技术，就无法有效地进行数据分析。因此，CDA主要针对数据分析师所需的技术性培训，涵盖从数据获取、存储、整理、清洗、分析、检验到结果报告的整个流程。
业务数据分析师不会难考，建议选择专业的培训机构进行培训，选择培训机构标准如下：口碑好。不管要培训的是什么科目，一个学校的口碑还是很重要的。口碑好坏也在一定程度上反映了这个学校的教学质量、管理等各方面的好坏。学生赞扬的越多，学校的口碑越好。课程更新快。
其次，企业内部的项目评估和投资决策团队成员，掌握数据分析师的技能，能帮助企业做出更精确的业务决策。金融领域，无论是银行还是非银行金融机构，信贷和投资管理人员可以通过CPDA培训，增强对风险管理和投资机会的理解。
1、市面上有四种常见证书：工信部大数据分析师认证、BDA数据分析师认证、CDA数据分析师认证与CPDA数据分析师认证。
2、通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。CDA证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，考试通过拿到的证书代表了技能水平，可做为企、事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。随着社会的发展，CDA数据分析师需求会越来越来，CDA数据分析师也会越多越被人认可。
3、想参加大数据培训的话，建议选择线下小班面授，费用大概在虽然贵，脱产学习，这样课程知识是比较完备的，也有一定数量的大数据项目可以练手，小班的话授课老师也会兼顾到每一个学员，会节约很多的时间。
4、“CDA数据分析师认证”分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，如果你是初次涉及数据分析行业，可以考取CDA LEVELⅠ 的认证。如果你参加了相应的辅导课程。