大数据分析师是一个涉及多个领域知识的综合性职位，以下是一些主要需要掌握的知识领域：

1. 数学与统计学基础：

线性代数、概率论、数理统计等。

掌握描述性统计、推断性统计、假设检验等基本概念。

2. 编程语言：

Python：数据分析领域最受欢迎的语言，拥有丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy、SciPy等）。

R语言：在统计分析和生物信息学领域应用广泛。

SQL：用于数据库查询和数据处理。

3. 数据可视化：

掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等。

理解数据可视化的原则和技巧。

4. 数据库知识：

熟悉关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis）。

理解数据模型、数据存储、数据索引等概念。

5. 大数据技术：

熟悉大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。

了解数据流处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等。

6. 机器学习与人工智能：

掌握基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

了解深度学习的基本概念和常用模型。

7. 商业智能与数据分析方法：

理解商业智能（BI）的基本概念和流程。

掌握数据分析方法，如时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。

8. 沟通与表达能力：

能够将数据分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的同事或客户。

具备良好的沟通和团队协作能力。

9. 行业知识：

根据所从事的行业，了解相关领域的业务知识和行业动态。

大数据分析师需要具备跨学科的知识体系，不断学习新技术、新方法，以适应不断变化的数据分析领域。以下是一些建议的学习路径：

1. 数学与统计学基础：掌握基础数学和统计学知识，为后续学习打下基础。

2. 编程语言：学习Python或R语言，并熟悉相关数据分析库。

3. 数据库知识：了解关系型和非关系型数据库的基本概念和操作。

4. 大数据技术：学习Hadoop、Spark等大数据处理框架。

5. 数据可视化：掌握数据可视化工具和技巧。

6. 机器学习与人工智能：了解基本的机器学习算法和深度学习模型。

7. 商业智能与数据分析方法：学习数据分析方法和商业智能工具。

8. 行业知识：了解所从事行业的业务知识和行业动态。

9. 持续学习：关注行业动态，不断学习新技术、新方法。