大數據專業的學生想要提升數據分析技能，可以通過以下幾個步驟：

1. 學習數據分析基礎：掌握數據分析的基本概念，包括數據清洗、數據可視化、統計分析等?？梢酝ㄟ^閱讀書籍如《Python數據科學手冊》和《R語言實戰》來入門數據分析 。

2. 掌握數據分析工具：熟練使用Excel進行數據處理和分析，學習使用SQL進行數據庫查詢和管理，掌握Python、R等編程語言進行復雜數據分析?？梢酝ㄟ^在線課程和實踐項目來提升這些技能 。

3. 學習數據可視化：數據可視化是數據分析中的重要技能，可以通過學習Tableau、Power BI等工具來提升數據可視化能力 。

4. 參與實踐項目：通過實際項目來應用所學知識，解決實際問題?？梢詤⑴c學校項目、實習或在線平臺如Kaggle的數據科學競賽 。

5. 學習統計學和數學：數據分析需要一定的統計學和數學基礎，可以通過在線課程或書籍來學習相關概念和方法 。

6. 掌握編程技能：編程是數據分析不可或缺的一部分，尤其是Python和R語言在數據分析中的應用非常廣泛 。

7. 持續學習和跟進最新趨勢：數據分析是一個快速發展的領域，需要不斷學習新工具、技術和方法，可以通過參加在線課程、研討會和閱讀行業報告來保持知識更新 。

8. 建立專業網絡：加入數據分析社區，參與討論和交流，可以幫助你了解行業動態，拓展職業機會 。

9. 獲取認證：考取相關的專業認證，如CDA數據分析師認證，可以增加你的市場競爭力 。

大數據畢業后可以從事的崗位包括數據分析師、數據工程師、數據科學家、商業智能分析師、數據可視化專家等。隨著大數據在各行各業的廣泛應用，這些崗位的需求預計在未來幾年內將持續增長 。 大數據專業的學生應該如何提升自己的數據分析技能？

對于初學者來說，有多個在線課程可以幫助你入門數據分析。以下是一些推薦的課程：

1. 數據分析短期課程：適合初學者，提供數據分析的實用介紹，包括數據清理、可視化和關鍵洞察。課程包含視頻介紹、書面課程、動手任務和交互式測驗。

2. 了解數據科學：這個課程拓寬了數據科學、機器學習、數據可視化、數據工程和云計算方面的知識，包括15個視頻和48個練習。

3. 數據分析簡介：Coursera提供的課程，適合沒有任何經驗的初學者，涵蓋使用電子表格、SQL和R編程進行分析和計算的技能。

4. 數據科學數學：涵蓋概率、統計和線性代數的基礎知識，適合需要在數據科學中使用數學的專業人士。

5. 精益分析研討會：適合初學者，提供數據分析的快速入門，包括如何使數據有意義，識別趨勢，并進行預測。

6. 使用Excel進行數據分析的簡介：適合初學者，教授如何使用Excel的數據分析功能，包括數據透視表的制作。

7. 谷歌數據分析：這個課程全面介紹了初級或副數據分析師每天使用的程序和方法，包括使用電子表格、SQL、R編程和Tableau進行數據清理、分析和可視化。

8. 學習為數據分析編碼：適合初學者，教授如何使用編碼創建計算機程序，使用Python進行數據分析。

9. 清華大學96小時講完的Python數據分析：這個課程是完整的Python數據分析教程，適合零基礎入門，實戰豐富。

10. Python數據分析與可視化實戰：Udemy上的課程，全面掌握Python函數語法、數據庫應用、Excel數據處理與高級數據可視化技巧。

11. 北大教授親授數據分析課程：嗶哩嗶哩上的課程，適合對數據分析毫無頭緒的新手，幫助快速完成從職場小白到數據分析助理的身份轉變。

這些課程涵蓋了從基礎到進階的數據分析技能，包括使用Excel、Python、SQL等工具，以及數據可視化和統計學基礎。選擇合適的課程，根據自己的學習節奏進行學習，可以有效地提升你的數據分析能力。