一、要做大数据分析，需学什么？
虽然现在数据分析和大数据是很热门的两个方向，但是大数据分析方向还是很多，要看你想去哪个行业，比如说互联网、金融、零售、医学、生物等等，不同行业有不同的要求，有的偏于技术，有的偏于实务。
二、毕业之后想从事大数据方向的工作，要学习哪些知识
首先找好对口公司，然后回家学习，归纳工作的要点然后继续工作。
如果不合适我建议赶快换工作，工作是个你情我愿看前途的事，委屈并不一定能够换来前途。
不过我在网上看到过一个女的，骂他的男人请问你这也不干那也不干你想干哪行？这种类型属于空无大志，可是话虽如此，个人仍然有两种选择，委屈自己和改变工作，不论如何，能够解决问题的方法就是好方法，解决这个问题，又要考虑到外界因素，又要考虑到个人他本身的因素，所以也看个人价值观怎么样，我的话，当然是不会委曲求全的，但是任何事情都有多面性，我这样做未必好，别人委屈了也未必坏，具体情况还是按照现实情况来分别的。
三、大数据都需要什么技术
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
四、0基础可以学大数据吗
0基础是可以学习大数据的，不过大数据学习有一定难度，要做好心理准备。
其次是学习大数据最好学历在大专及以上，不然学起来可能更困难，而且就算报班学习也需要半年左右的时间（我们是全日制安排上课，这样也需要半年），时间上相对其他类型的稍长，你要做好准备。
要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你也可以学习，但学着学着你有可能不喜欢它了，这是浪费时间和精力，还可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。
五、数据分析需要掌握哪些知识?
首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。
数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。
数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。
从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。
最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。
