我目前在美国读统计硕士，统计包含很多分支，你说的data analytics是其中一个分支（另一个是DS， Data science）。 每个学校的课程安排都不一样的，我们这学期有OR， SQL， R， Python， C++. 我个人对R和Python比较感兴趣所以就学了。下面分别介绍这两个语言
一、R R是一个免费的数据分析工具，它包含一个功能强大的库，用来做数据分析，统计建模，可视化。并且R本身是一门编程语言。所以你可以运用它来做数据清洗，建立模型，做出预测，画出图形化展示。
二、Python Python也是一个很好的数据分析工具。它容易学习，适合各种等级的开发者。而且有很多好用的包，比如Numpy，Pandas，Scikit-learn， Matplotlib，Seaborn，等等。这些包让你可以做数据分析，数据处理，模型建立，以及最后的预测和可视化。 两种语言各有不同，但是都可以完成上面提到的任务。所以主要还是看老师安排的课程，如果这门课是用python就做python的作业，如果是用r就做个r的。
边峪霖优质答主在美国，数据分析专业的研究生课程涵盖了许多软件和工具的学习。以下是一些常见的数据分析软件和工具，你可能在硕士或博士课程中学到的：
1、Excel：Excel是数据分析中最常用的工具之一，它允许用户分析、可视化和呈现数据。你可能学习如何使用Excel中的高级函数，如何创建交互式图表和仪表板，以及如何使用Power Pivot和Power Query等工具来分析大型数据集。
2、SQL：SQL是一种用于管理和分析数据库中数据的编程语言。你可能会学习如何使用SQL查询和操作不同类型的数据库，以及如何使用SQL函数和运算符来执行高级数据分析任务。
3、Python：Python是一种流行的编程语言，用于数据分析和科学计算。你可能会学习如何使用Python中的NumPy、Pandas和Matplotlib等库来分析和可视化数据，以及如何使用Scikit-learn和TensorFlow等库来进行机器学习和深度学习。
4、R：R是一种专门用于统计计算和图形的语言和环境。你可能会学习如何使用R中的一些流行包（如dplyr、ggplot2和caret），以及如何使用R进行回归分析、分类、聚类和降维等数据分析任务。
5、Tableau：Tableau是一种流行的商业智能和数据可视化工具，用于将数据转换为易于理解的可视化和仪表板。你可能学习如何使用Tableau连接、分析和可视化数据，以及如何使用其高级功能进行地理空间分析和数据建模。
这些只是一些你可能在美国数据分析研究生课程中学习的工具示例。具体课程和工具可能因大学而异。
