在当今这个数据驱动的时代，已经成为各行各业的核心竞争力。作为一门新兴的交叉学科，博士学什么？以下将从11个方面为您详细解析。

一、数据挖掘与机器学习

博士需要掌握数据挖掘的基本原理和方法，以及机器学习的基本算法和应用。这包括但不限于聚类、分类、关联规则挖掘等。

二、统计学与概率论

统计学和概率论是分析的基础，博士需要熟练掌握这些知识，以便对数据进行有效的建模和分析。

三、数据库与数据仓库

数据库和数据仓库是存储和管理的基石，博士需要了解各种数据库管理系统，如MySQL、Oracle等，以及数据仓库的设计和构建。

四、云计算与分布式计算

云计算和分布式计算是处理的核心技术，博士需要掌握相关技术，如Hadoo、Sark等，以便对海量数据进行高效处理。

五、数据可视化

数据可视化是分析的重要手段，博士需要掌握各种数据可视化工具，如Taleau、owerI等，以便将数据转化为直观的图表。

六、自然语言处理

自然语言处理是领域的一个重要分支，博士需要了解相关技术，如文本挖掘、情感分析等，以便对非结构化数据进行处理。

七、推荐系统

推荐系统是应用的一个典型场景，博士需要掌握相关算法，如协同过滤、矩阵分解等，以便为用户提供个性化的推荐服务。

金融行业是应用的热点领域，博士需要了解金融市场的相关知识和在金融领域的应用。

九、物联网

物联网是应用的新兴领域，博士需要了解物联网的基本原理和在物联网领域的应用。

十、安全与隐私保护

随着的广泛应用，安全与隐私保护成为了一个重要课题，博士需要了解相关技术和政策法规。

十一、跨学科知识

博士需要具备跨学科的知识，如计算机科学、数学、统计学、经济学等，以便更好地应对复杂的问题。

博士需要掌握以上11个方面的知识，才能在数据驱动的时代立足。这只是博士需要学习的一部分，随着技术的不断发展，他们还需要不断学习新的知识和技能。