数据分析师需要学习的内容包括 数学知识、编程语言、分析工具、业务理解能力、逻辑思维、协调共同能力和学习能力，以及数据可视化。以下是详细内容：
数学知识
初级数据分析师：需要了解描述统计相关的基础内容和公式计算能力，了解常用统计模型算法。
高级数据分析师：必备统计模型相关知识，线性代数（主要是矩阵计算）也需要有一定的了解。
数据挖掘工程师：除了统计学，还需要熟练使用各类算法，对数学的要求最高。
编程语言
初级数据分析师：需要会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询。
高级数据分析师：除了SQL，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍，当然其他编程语言如R也是可以的。
分析工具
初级数据分析师：需要熟练掌握Excel，包括数据透视表和公式使用，VBA是加分项。学会一个统计分析工具如SPSS作为入门是比较好的。
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。
业务理解能力、逻辑思维、协调共同能力和学习能力
数据分析师需要能够理解业务需求，进行数据分析和建模，并将结果以易于理解的方式呈现给决策者。
数据可视化
学习如何通过图表、图形和报告来呈现数据，帮助决策者理解分析结果。常用工具包括Matplotlib、Seaborn、Plotly（Python），ggplot2（R），以及商业工具如Tableau、Power BI等。
数据库知识
需要学习如何使用SQL语言管理和查询数据库，这对于进行有效的数据分析至关重要。熟练掌握SQL语言可以让数据分析师更好地理解数据集之间的关系，从而更准确地提供正确的结果和结论。
机器学习
学习机器学习算法，掌握各种具体的技术，比如分类、聚类、回归等，以便能够构建出最优的模型，来预测未来趋势和变化。
技术基础
包括数据处理与清洗、统计学基础、数据可视化工具使用、数据库管理与查询、编程技能等。需要熟悉Excel、SQL、Python（Pandas、NumPy）等数据处理工具，掌握数据清洗与预处理方法，了解常见的可视化工具，熟练使用SQL进行数据提取、清洗和管理，掌握至少一种编程语言。
建议数据分析师在学习和实践过程中，注重理论与实践相结合，通过实际项目来提升自己的技能。同时，不断学习新技术和新工具，以适应不断变化的数据分析需求。