數據分析師考試科目主要涉及數據庫管理、數據分析及統計、知識管理、數據挖掘和大數據技術等多個方面。
壹，數據庫管理：考試包含數據庫結構、模式、SQL查詢語句等知識點。需要考生掌握 SQL 的基本操作，可以熟練的建立、更改、查詢數據庫，操作 Oracle、MySQL 等數據庫系統，具備解決數據庫相關問題的能力。
二，數據分析及統計：考試包括數據分析理論、數據挖掘、統計推斷理論等知識。需要考生具備應用 Excel、SPSS 等軟件進行數據分析的基本能力，能夠根據實際情況設計有效的分析方法，挖掘有價值的數據，分析和預測未來發展動態。
三，知識管理：考試內容涉及知識管理的相關理論，需要考生了解知識管理的概念、歷史發展、方法、技術等，能夠把企業信息資源發揮最大效益，提升企業核心競爭力。
四，數據挖掘：考試內容涉及數據挖掘的相關理論，需要考生掌握數據挖掘的各種技術及其應用，如關聯分析、聚類分析、時間序列分析等，以及能夠搜集、整理、挖掘企業內部數據，為企業提供決策支持。
五，大數據技術：考試內容涉及大數據處理的相關理論，需要考生掌握 Hadoop、Spark 等大數據處理技術，能夠對海量數據進行快速處理，分析企業內部各類信息，收集、整理、清洗數據，提高企業數據分析能力。
數據分析師的工作職責
互聯網本身具有數字化和互動性的特征，這種屬性特征給數據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會借助技術手段進行高效的數據處理。更為重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方面進行創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值與此類似。就新聞出版行業而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。
此外，對於新聞出版等內容產業來說，更為關鍵的是，數據分析師可以發揮內容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。