數(shù)據(jù)分析自學(xué)課程通常包括以下幾個(gè)方面：

1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、描述性統(tǒng)計(jì)分析、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容，為數(shù)據(jù)分析打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)處理與清洗：掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3. 數(shù)據(jù)可視化：學(xué)習(xí)使用各種工具（如Excel、Tableau、Python等）進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，幫助更好地理解和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

4. 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)分類、回歸、聚類等基本算法，了解如何從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。

5. 數(shù)據(jù)庫管理：學(xué)習(xí)SQL語言，掌握如何查詢、操作和管理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

6. 編程語言學(xué)習(xí)：選擇一門適合的編程語言（如Python、R、Java等），通過實(shí)踐項(xiàng)目加深對數(shù)據(jù)分析的理解。

7. 業(yè)務(wù)理解：了解不同行業(yè)和領(lǐng)域的特點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)分析的實(shí)用性和針對性。

8. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：通過完成實(shí)際項(xiàng)目，將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問題，積累經(jīng)驗(yàn)。

在選擇自學(xué)課程時(shí)，建議關(guān)注以下幾個(gè)方面：

1. 課程內(nèi)容是否全面，涵蓋數(shù)據(jù)分析的各個(gè)階段和知識(shí)點(diǎn)。

2. 課程是否提供實(shí)踐項(xiàng)目，幫助鞏固所學(xué)知識(shí)。

3. 課程是否有互動(dòng)環(huán)節(jié)，方便與其他學(xué)習(xí)者交流和討論。

4. 課程是否提供課后資源，如教材、參考書籍等。

5. 課程是否由經(jīng)驗(yàn)豐富的講師授課，確保教學(xué)質(zhì)量。