作为一名数据分析师，需要具备一定的技能和知识储备，才能胜任工作。下面是数据分析师需要学习的课程：
1. Excel基础课程
Excel是数据分析工作中最常用的工具之一，因此掌握Excel的基础操作是必不可少的。数据分析师需要学习Excel的基础操作，如单元格格式、公式、函数、筛选、排序等等，同时也需要了解一些高级操作，如数据透视表、图表、宏等等。
2. SQL语言
SQL是关系型数据库的标准查询语言，也是数据分析工作中常用的语言之一。数据分析师需要学习SQL语言，以便从数据库中提取数据，并进行数据分析。
3. 统计学基础
统计学是数据分析的基础，数据分析师需要学习统计学的基本概念和方法，如描述统计学、推论统计学、假设检验等等。
4. 数据可视化
数据可视化是将数据信息以图形化的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。数据分析师需要学习数据可视化的原理和方法，如图表类型、颜色搭配、图表设计等等。
5. Python编程
Python是一种常用的编程语言，也是数据分析师必须掌握的技能之一。数据分析师需要学习Python的基础语法、数据结构、函数、模块等等，以便用Python进行数据分析和处理。
6. 机器学习
机器学习是一种人工智能的分支，可以让计算机自动学习和改进算法，以适应新的数据。数据分析师需要学习机器学习的基本概念和方法，如监督学习、无监督学习、模型选择等等。
7. 数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。数据分析师需要学习数据挖掘的方法和工具，如关联规则挖掘、聚类分析、决策树等等。
总之，数据分析师需要综合掌握多种技能和知识，才能在工作中胜任。以上七个课程是数据分析师必须学习的基本课程，可以帮助数据分析师更好地进行数据分析和处理。
