数据分析专业的学习内容主要分为 商业分析、数据分析和数据科学三个方向，具体学习内容如下：

商业分析（BA/Business Analyst）

商业方面的课程：包括市场营销、金融、统计等基础课程，帮助学生理解商业运作的基本原理。

计算机方面的课程：涉及数据库、SQL、R、Python、机器学习、统计编程等，用于数据处理和分析。

实践应用：通过实际项目或案例分析，培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

数据分析（DA/Data Analyst）

数据处理：检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息并形成结论，支持业务决策。

学习内容：包括商业、统计和计算机三方面的知识，具体课程可能包括数据管理、数据可视化、回归模型、数据挖掘、预测分析等。

实践应用：许多课程与企业合作，提供实习机会和项目实践。

数据科学（DS/Data Science）

计算机领域的数据分析：学习内容包括数学、统计、信息科学和计算机科学等技术和理论。

高级主题：具体课程可能包括机器学习、人工智能、深度学习、自然语言处理等。

项目实践和国际视野：课程中常常包含国际案例分析和跨文化交流。

院校推荐

华威大学：关注计算机科学、数学和工程领域的先进课题和方法，提供全面深入的学习体验。

帝国理工学院：专注于健康数据分析，培养学生运用前沿定量方法开发复杂高维数据的能力。

澳大利亚国立大学：应用数据分析硕士课程，帮助学生运用技能解决实际问题，并熟悉大数据软件系统的基本原理。

课程设置

应用数据分析课程：通常包括数据收集、数据清洗、数据可视化、统计分析和机器学习等。学生将学会使用Python、R等编程语言，以及Excel、Tableau等工具进行数据分析。

核心内容和课程设置：

数据分析：涵盖数据挖掘、统计分析、机器学习，以及编程（Python、R语言）、数据清理、数据库管理和数据可视化（Tableau、Power BI等工具常用）。

商业分析：课程内容更偏向商业领域，有商业战略、财务分析、运营管理、市场分析、数据建模、决策支持系统、风险分析等。

统计学、数学和编程

统计学：提供理解数据分布、概率论和推断统计的工具，贯穿于数据分析的每一个环节。

数学知识：学习高等代数、几何学、抽象代数、复变函数和常微分方程等数学课程，有助于掌握数据分析中的数学建模和算法。

编程语言：掌握Python、R等编程语言，以及Excel、Tableau等工具的使用。

数据库管理和SQL

数据库管理和SQL：了解数据库的设计和管理，能够使用SQL语言进行数据查询、操作和处理。

数据分析工具

数据分析工具：熟练使用Excel、SPSS、Tableau和Power BI等工具，提升分析效率。

数据挖掘与机器学习

数据挖掘与机器学习：是高级数据分析的核心，涉及数据清理、数据挖掘、数据可视化、预测建模等技能。

这些课程和方向可以帮助学生掌握数据分析的核心技能，并能够在商业、数据分析和数据科学领域找到合适的工作。建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的课程和院校进行深入学习。