（1）基础统计学是数据分析的基石，包括描述性统计、推断性统计、概率论等。

（2）学习如何使用Python或R等编程语言进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换、数据整合等。

（3） 熟练掌握Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等软件的使用，能够进行数据可视化的技巧，以便更直观地展示数据分析结果。

（4）了解SQL语言，学习如何从数据库中提取数据，以及如何使用数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等）。

（5）学习基础的机器学习算法，如线性回归、决策树等，以及如何使用Scikit-learn等库进行模型训练和预测。

（6）就目前来讲Python是数据分析领域的主流语言，学习Python的基础语法、数据分析相关的库（如Pandas、NumPy）是必要的。

（7）R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，学习R语言及其包（如ggplot2、dplyr等）对数据分析师来说也是有益的。

（8）了解Hadoop、Spark等大数据处理框架，学习如何在处理大规模数据集时提高效率。

重要的一点是作为数据分析师需要具备强大的思维能力，结合自己所学的知识，把所有的数据能够运用于实际的工作中。