掌握数据增长理论模型
掌握数据增长工具使用掌握
掌握数据指标搭建与监测能力，并掌握如何基于数据进行解读分析、决策优化
掌握包括留存、转化、获客与裂变在内的核心增长黑客方法论

"1章预科学习
2章数据分析概述
3章撰写业务分析报告
4章制作可视化分析报表
5章描述性统计分析
6章SQL数据库应用基础
7章SQL大厂面试直通车
8章大型数据分析综合项目现场实战
9章数据分析师职业规划课
10章面试技巧一对一辅导
11章Python编程基础（选修）
12章Python数据清洗与可视化（选修）
13章Python数据分析综合案例（选修）
14章Python面试直通车（选修）
15章技能拓展课（选修）
16章指标体系搭建
17章用户留存
18章用户转化
19章获客与裂变
20章综合实战项目
21章毕业项目答辩"

1.学历要求：大多数数据分析师证书考试要求考生具有本科及以上学历，特别是与数据分析、统计学、计算机科学等相关专业的本科及以上学历。
2.工作经验：有一定的数据分析工作经验，能够熟练掌握数据分析工具和技术。
3.相关技能：掌握数据分析的基本理论和方法，熟练掌握数据分析工具和软件，能够独立进行数据分析和解决问题。
需要注意的是，不同的数据分析师证书考试可能会有一些特殊的条件要求，考生需要根据自己所报考的证书考试要求进行具体了解和申请。在考试前，考生需要认真准备，掌握相关的知识和技能，积极参加模拟考试和练习，以提高考试水平和应试能力。
数据分析师主要考察的是候选人的数据分析能力和技能。
数据分析师考试通常包括以下几个方面的内容：
1.统计学和数学：考察考生的数学基础和统计学知识，包括概率论、假设检验、回归分析等。
2.数据分析工具和技术：考察考生熟练掌握数据分析工具和技术的能力，包括SQL、Python、R等编程语言和数据分析软件等。
3.数据可视化与报告：考察考生的数据可视化和报告撰写能力，包括使用图表、报表等方式呈现数据结果，并能够清晰地表达分析结论。
4.业务分析：考察考生对业务的理解和分析能力，包括对业务数据的分析、洞察和解决问题的能力。
需要注意的是，不同的数据分析师考试可能会有一些特殊的内容要求，考生需要根据所报考的证书考试要求进行具体了解和准备。在备考过程中，考生需要认真复习相关知识，熟练掌握数据分析工具和技术，进行模拟考试和练习以提高考试水平和应试能力。