数据分析师需要学习的内容主要包括：
统计学
描述性统计和推论性统计
概率、假设检验、回归分析
线性代数（矩阵计算）
微积分（数据建模和预测）
编程语言
SQL：用于数据提取和管理
Python：数据处理、机器学习
R：统计分析和数据可视化
Java、Scala：大数据处理和分析
数据库技术
SQL查询和数据仓库管理
NoSQL数据库和分布式数据库技术
数据挖掘与机器学习
数据预处理、特征提取、模型构建和评估
决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等算法
数据可视化工具
Tableau、Power BI等
业务分析能力
指标体系搭建
业务分析（趋势分析、归因分析、聚类分析）
分析模型（漏斗分析、用户价值分析模型、营销分析模型等）
报告撰写能力
能够清晰、准确地撰写分析报告
其他技能
数据修改和数据清洗技术
数据可视化（图表、图像等形式的直观展示数据）
A/B测试设计和结果分析
以上是数据分析师需要学习和掌握的主要知识和技能。