數(shù)據(jù)分析入門課程通常包括以下幾個方面：

1. 統(tǒng)計學基礎(chǔ)：學習描述性統(tǒng)計、概率論、假設(shè)檢驗等基本統(tǒng)計學知識，為數(shù)據(jù)分析打下堅實的基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)清洗與處理：學習如何收集、整理和清洗數(shù)據(jù)，包括缺失值處理、異常值檢測、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。

3. 數(shù)據(jù)可視化：學習使用圖表、圖形等工具將數(shù)據(jù)以直觀的方式展示出來，幫助更好地理解數(shù)據(jù)。

4. 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)：學習如何使用SQL進行數(shù)據(jù)查詢、更新和刪除操作，以及如何使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（如MySQL、Oracle等）。

5. 編程語言基礎(chǔ)：學習一種或多種編程語言，如Python、R、Java等，以便在數(shù)據(jù)分析中實現(xiàn)自動化和編程化。

6. 數(shù)據(jù)處理工具：學習使用各種數(shù)據(jù)處理和分析工具，如Excel、SPSS、SAS等，以便對數(shù)據(jù)進行更深入的分析和挖掘。

7. 機器學習基礎(chǔ)：了解機器學習的基本概念、算法和模型，為后續(xù)學習更高級的數(shù)據(jù)分析技能打下基礎(chǔ)。

8. 大數(shù)據(jù)技術(shù)：學習大數(shù)據(jù)處理框架（如Hadoop、Spark等），以便處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并進行復雜的數(shù)據(jù)分析。

9. 商業(yè)智能（BI）：學習如何利用數(shù)據(jù)分析工具（如Tableau、Power BI等）來創(chuàng)建儀表板和報告，以便向非技術(shù)人員展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

10. 實踐項目：通過參與實際的數(shù)據(jù)分析項目，將所學知識應(yīng)用到實踐中，提高數(shù)據(jù)分析能力。

以上是一些常見的數(shù)據(jù)分析入門課程，具體選擇的課程應(yīng)根據(jù)個人興趣和職業(yè)規(guī)劃來決定。