经济大数据分析通常涉及以下科目和技能：

统计学基础：

包括描述性统计、推断统计、概率论、回归分析、时间序列分析等。

编程能力：

需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python或R，进行数据采集、清洗、处理和分析。

数据库管理：

掌握SQL语言以及数据库设计和优化。

数据可视化：

能够将数据分析结果以图表形式直观展现。

机器学习：

理解和应用机器学习算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

大数据技术：

了解Hadoop、Spark等分布式计算框架。

经济理论与实务：

理解微观经济学、宏观经济学、计量经济学等基础经济理论，并能将理论应用于大数据分析中。

业务理解能力：

能够理解经济数据背后的业务逻辑，为决策提供支持。

工具使用技能：

熟悉各种数据分析工具，如Excel、Tableau、Power BI等。

案例分析：

能够分析和解决实际经济问题，通过案例研究展示大数据分析的应用。

经济大数据分析师可能需要考取相关证书，如Cloudera认证大数据分析师（CCADataAnalyst）、Hortonworks认证数据分析师（HDPCA）、IBM认证数据分析师（IBMCertifiedDataAnalyst）等，以证明其专业能力