在当今这个数据驱动的时代，分析已经成为各行各业不可或缺的工具。想要踏入这个领域，究竟应该学习什么呢？**将为您详细解析分析的学习路径，帮助您找到适合自己的学习方向。

一、基础知识

1.数据结构与算法

了解数据结构和算法是学习分析的基础，它们是处理和分析数据的核心。

2.编程语言 掌握至少一门编程语言，如ython、Java或R，是进行数据分析的必备技能。

二、数据库技术

1.关系型数据库

学习关系型数据库，如MySQL、Oracle等，了解数据存储和查询的基本原理。

2.非关系型数据库 了解非关系型数据库，如MongoD、Cassandra等，掌握分布式存储和查询技术。

三、处理框架

1.Hadoo

学习Hadoo生态圈，掌握HDFS、MaReduce等处理技术。

2.Sark 了解Sark的分布式计算能力，掌握SarkSQL、SarkStreaming等数据处理工具。

四、数据挖掘与机器学习

1.数据挖掘

学习数据挖掘的基本概念和方法，如聚类、分类、关联规则等。

2.机器学习 掌握机器学习的基本算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。

五、可视化

1.ECharts

学习使用ECharts等可视化工具，将数据以图表形式展示。

2.Taleau 了解Taleau等高级可视化工具，实现复杂的数据分析。

六、安全与隐私

1.数据加密

学习数据加密技术，保障数据传输和存储的安全性。

2.数据隐私保护 了解数据隐私保护的相关法律法规，确保数据分析的合规性。

七、应用案例

1.金融行业

学习金融行业的分析应用，如风险控制、信用评估等。

2.互联网行业 了解互联网行业的分析应用，如用户行为分析、推荐系统等。

八、项目实践

1.数据清洗

学习数据清洗的基本方法，提高数据质量。

2.数据分析报告 掌握数据分析报告的撰写技巧，将分析结果转化为可操作的方案。

九、行业认证

1.ClouderaCertifiedrofessional(CC)

考取Cloudera认证，提高自己的职业竞争力。

2.IMCertifiedDataScientist 了解IM数据科学家认证，拓展职业发展空间。

十、持续学习

1.**行业动态

**分析领域的最新技术和发展趋势。

2.深入研究 深入研究感兴趣的分析领域，提升自己的专业素养。

分析是一个涉及多个领域的综合性学科，学习过程中需要不断积累和拓展知识。通过**的介绍，相信您对分析的学习路径有了更清晰的认识。只要坚持不懈，您一定能在分析领域取得优异的成绩。