在数字化时代，已经成为企业决策和个人学习的热门领域。做需要学什么呢？以下是一些关键领域和技能，帮助你开启之旅。

一、基础数学与统计学知识

1.熟悉概率论、统计学原理，了解数据分布、假设检验等基本概念。

2.掌握线性代数、微积分等数学工具，为数据分析打下坚实基础。

二、编程语言

1.ython：作为数据分析领域的首选语言，ython具有丰富的库和框架，如Numy、andas、Scikit-learn等。

2.R语言：适用于统计分析和图形展示，尤其适合生物信息学和金融领域。

三、数据库知识

1.熟悉关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoD、Redis）。

2.了解SQL语言，能够进行数据查询、插入、更新和删除操作。

四、数据可视化

1.掌握数据可视化工具，如Taleau、owerI、Matlotli等。

2.学会通过图表、图形等方式展示数据，使分析结果更直观易懂。

五、技术栈

1.Hadoo生态圈：了解Hadoo、Hive、Hase等技术。

2.Sark：掌握Sark的核心概念，如SarkSQL、SarkStreaming等。

六、机器学习与人工智能

1.熟悉机器学习基本算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。

2.了解深度学习框架，如TensorFlow、Keras等。

七、云计算与分布式计算

1.了解云计算基本概念，如公有云、私有云、混合云等。

2.掌握分布式计算技术，如MaReduce、Sark等。

八、数据治理与数据安全

1.了解数据治理的基本原则和流程。

2.学习数据安全知识，如加密、访问控制等。

九、项目实战经验

1.参与实际项目，积累实战经验。

2.学习如何将理论知识应用于实际工作中。

十、持续学习与**行业动态

1.跟踪领域的最新技术和发展趋势。

2.参加行业会议、培训，拓展人脉和视野。

十一、沟通与团队协作

1.提高沟通能力，学会与团队成员有效沟通。

2.学会团队合作，共同完成项目目标。

做需要掌握多种技能和知识。通过不断学习和实践，相信你会在领域取得优异成绩。