t、rs、sql查询以及一些主流市场的软件研发ied,如vs、dynamic；对该软件架构方面、数据库中的数据软件架构也能熟练地掌握；
数据产品经理扮演/其他任务：整理和分析，处理和能执行统计结果数据建模；
必备一种语言：python、R、python语言、htm、javscript、cc、sql语言等；
技能和爱好特长：电子表格工具使用(例如excel)，数据库中的数据系统功能(sql查询和基于nosql)，以及通信可视化技术，数学，统计，计算机硬件，机器学习等
三、大数据技术人员软实力
1、懂其他业务
从事数据建模其他工作的前提就会必须懂核心业务，即熟悉行业相关知识、公司的业务及各个流程，最好有自己独到的独特见解，若获得自由行业内认知和公司核心业务背景，分析就并没有太大的使用价值。
2、懂管理方面
一方面是平台搭建数据的分析框架的规定要求，比如确定分析思路就需要更多用到营销推广、管理方面等实践知识来具体指导，如果不似曾相识管理理论，就很难项目搭建数据建模的框架，后续的数据建模也很难并对；另一方面的作用很大是针对数据分析结论要求有现实指导意义的深度分析强烈建议。
3、懂综合分析
指完全掌握数据分析基本概念与一些有效的数据模型几种方法，并能灵活运用到实践经验工作中，以便有效的持续开展数据建模。基本的分析法有：总体分析法、分组分析法、交叉方法分析、结构中分析法、发表偏倚分析方法、综合测评方法分析、因素详细分析法、矩阵形式关联度分析法等。高级的分析方法有：相关综合分析法、回归综合分析法、相似度计算方法分析、简单判断分析法、主其他成分分析的方法、因子分析的方法、对应分析法、协方差矩阵等。
4、懂使用的工具
指熟练掌握数据建模相关的常见工具。数据挖掘一种方法是经典理论，而数据的分析工具就是能实现数据的分析常见方法经典理论的工具使用，直面越来越庞大的数据，不能够不依靠数字计算并对深度分析，必须可以依靠强大的数据模型工具使用帮我们才完成数据建模工作后。
5、懂设
懂部分设计是指多向发散图表数据有效表达出来数据科学家的分析得出看法，使详细分析因为一目了然。统计图表的部分设计是门大学问，如其他图形的选择、小平钱的细节设计、色彩搭配等等，都需要学习掌握一定的设计原则。
四、云计算技术管理人员技术岗位能力级别分类
1.初级：需要满足基本的大数据技术的相关基础知识，需要将其看作大数据云计算获得认证的初学者或者初级入门一级。
2.高级：云计算公司认证的高级或者熟练一级，显著该管理人才具有完整云计算某一专业及的基本理论知识和比较熟练其他技能。
3.资深专家：并具业界认可的选择专业大数据和云计算知识和多样化工作背景。
随着智能化制造、云计算、新技术与各产业建设深入高度融合，大力推动了传统绿色化、实现智能化、数字化技术，催生出了一批新兴产业发展增长引擎结构，工业4.0工程人员、互联网大数据技术管理人员、技术工程工程人员等新种族应时而生。
外传职业近期发布以来，市场对相关行业从业人员更多需求增量较大，但人才培育专业培训和评价标准尚未构筑，亟待解决从政策层面规范标准引导，减缓dnf新职业技术职称去培养培训课程，全面改善高端人才供给不足质量和基本结构，广泛支持战略新兴发展创新升级后，为有利于互联网经济和实体产业、推动经济发展提供更多智力支持。