大数据分析师需要学习以下知识和技能：

统计学 ：包括概率论、线性代数、微积分等数学概念，以及假设检验、方差分析、回归分析等统计学方法。

计算机科学 ：熟悉数据结构、算法、操作系统等基本概念。

数据挖掘和机器学习 ：掌握常见的数据挖掘算法（如聚类、分类、关联规则挖掘等）和机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）。

数据处理和管理 ：包括数据清洗、数据集成和数据转换等技术，以及熟悉SQL等数据库查询语言。

编程语言 ：熟练使用Python、R等编程语言进行数据分析。

大数据分析工具和技术 ：掌握Hadoop、Spark、SQL等大数据分析工具。

数据可视化 ：能够使用Excel、Tableau、Power BI等工具进行数据可视化。

业务领域知识 ：对所在行业或领域有一定的了解和专业知识，以便更好地分析和解读数据。

沟通和报告能力 ：能够将复杂的数据分析结果以简洁清晰的方式向非技术人员解释和展示。

创新思维 ：具备从数据中发现新的模式、趋势和机会的能力。

项目管理 ：负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化。

数据存储和管理 ：了解数据存储内部的工作机制和流程，掌握数据提取和优化SQL语句的能力。

这些知识和技能将帮助大数据分析师在金融、零售、制造业、医疗等多个行业中进行有效的数据分析，并为决策者提供支持。