1. 数据处理和分析

熟悉数据处理工具和框架，如 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink 等。

熟练使用 SQL 和 NoSQL 数据库，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra 等。

理解数据仓库和数据湖的概念，如 AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake 等。

2. 数据科学和机器学习

掌握 Python 或 R 等数据科学语言，以及相关的数据处理和机器学习库，如 Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow 等。

理解数据建模和算法应用，包括监督和非监督学习、深度学习、自然语言处理等。

3. 数据可视化和仪表板

熟悉数据可视化工具，如 Tableau、Power BI、Looker 等。

了解前端可视化库，如 D3.js、React-Vis、Plotly.js 等。

4. 云平台和服务

熟悉主流的云平台，如 AWS、Azure、Google Cloud 等，以及其提供的大数据服务。

了解云原生架构，如容器化（Docker）、Kubernetes 集群管理等。

5. 实时数据流处理

熟悉实时数据流处理框架，如 Apache Kafka、Apache Pulsar 等。

理解事件驱动架构和消息队列。

6. DevOps 和 CI/CD

理解持续集成和持续部署（CI/CD）流程。

熟悉代码版本控制工具，如 Git。

7. 系统架构

能够理解复杂系统架构，包括微服务、事件驱动系统、分布式系统等。

能够与技术团队沟通，理解技术限制和可能性。

8. 软件开发和工程实践

理解基本的软件开发原则和设计模式

9. 敏捷项目管理

熟悉敏捷开发方法论，如 Scrum、Kanban 等。