大数据分析师学的内容包括

大数据分析师是一个涉及多个领域的专业，其学习内容广泛且深入。以下是大数据分析师需要学习的主要内容：

1. 数据科学基础：大数据分析师首先需要掌握数据科学的基础理论和概念，包括统计学、概率论、线性代数等。这些基础知识是理解大数据分析和处理的基础。

2. 数据处理与清洗：大数据分析师需要学会如何对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等。这些操作可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息。

3. 数据存储与管理：大数据分析师需要了解各种数据存储技术，如Hadoop、Spark等。这些技术可以帮助我们有效地存储和管理大量数据，以便后续的分析和处理。

4. 数据分析方法：大数据分析师需要掌握多种数据分析方法，如描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析、分类分析等。这些方法可以帮助我们从数据中提取出有价值的信息，并对数据进行深入的分析。

5. 机器学习与人工智能：大数据分析师需要了解机器学习和人工智能的基本概念和方法，如监督学习、无监督学习、深度学习等。这些技术可以帮助我们在数据中发现模式和规律，从而实现更智能的数据分析和预测。

6. 大数据平台与工具：大数据分析师需要熟悉各种大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。这些工具可以帮助我们高效地处理和分析大规模数据集。

7. 业务知识：大数据分析师需要具备一定的业务知识，了解不同行业和领域的业务特点和需求。这有助于我们更好地理解数据背后的故事，从而做出更准确的分析和决策。

8. 项目管理与沟通技巧：大数据分析师需要具备一定的项目管理和沟通技巧，能够协调各方资源，确保项目的顺利进行。同时，良好的沟通能力也有助于我们更好地与客户、同事和合作伙伴交流，提高团队协作效率。

9. 安全与隐私保护：随着大数据在各个领域的应用越来越广泛，数据安全和隐私保护问题也日益突出。大数据分析师需要了解相关的法律法规和标准，确保在处理数据时遵循合规要求，保护个人隐私和企业机密。

10. 持续学习和创新：大数据领域不断发展和变化，大数据分析师需要保持持续学习的态度，关注最新的技术和趋势，不断提升自己的专业素养和技能水平。同时，创新思维也是大数据分析师必须具备的能力，能够帮助我们在面对复杂问题时提出新的思路和方法。