大数据分析师需要学习的知识和技能主要包括：
数学基础：
包括概率论、统计学、线性代数、微积分等，帮助理解和解释数据，建立数据模型。
编程语言：
如Python和R，用于数据处理、清洗、建模和自动化分析。
数据库知识：
熟悉SQL以及关系型和非关系型数据库的设计、操作和优化。
数据可视化：
掌握Tableau、Power BI、Echarts等工具，将数据转化为直观的图表和图像。
数据分析方法：
包括预测分析、AB测试分析、对比分析、漏斗分析、分组分析等。
大数据处理技术：
了解分布式计算、分布式存储、集群管理，熟悉Hadoop、Spark等框架。
机器学习：
学习分类、聚类、回归等算法，构建预测模型。
业务理解：
深入了解所在行业的业务需求和数据背后的业务逻辑。
项目管理：
具备独立完成数据分析项目的能力，包括项目计划、资源调配、进度控制。
持续学习：
随着技术和数据增长，不断更新知识，适应市场需求。
这些知识和技能共同构成了大数据分析师的核心竞争力，使其能够有效地从大量数据中提取有价值的信息和趋势，为企业决策提供支持