在当今这个数据爆炸的时代，已经成为各行各业的核心驱动力。面对这样一个热门领域，我们到底要学些什么呢？下面，我就从以下几个方面来为大家详细解答。

一、基础知识

1.数据仓库和数据湖的概念：了解数据仓库和数据湖的区别，以及它们在数据处理中的作用。

2.数据结构：掌握常见的数据库结构，如关系型数据库和非关系型数据库。

3.数据清洗与预处理：学会如何处理数据中的噪声和异常值，为后续分析做好准备。

二、数据分析技能

1.统计学基础：熟悉统计学的基本概念和方法，如概率论、描述性统计、推断性统计等。

2.数据挖掘：掌握数据挖掘的基本算法和流程，如关联规则挖掘、分类与回归、聚类等。

3.数据可视化：学会使用各类可视化工具，如Excel、Taleau、owerI等，将数据直观地展示出来。

三、编程语言和工具

1.ython：掌握ython语言，了解Numy、andas、Scikit-learn等常用库。

2.SQL：熟悉SQL语言，能够进行数据的查询、插入、更新和删除操作。

3.处理工具：学习Hadoo、Sark等处理工具，了解其架构和原理。

四、机器学习

1.机器学习基础：掌握机器学习的基本概念和算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 2.深度学习：了解深度学习的基本原理，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

五、行业应用

1.金融行业：学习如何利用进行风险控制、信贷审批等。

2.医疗行业：了解在医疗领域的应用，如**预测、精准医疗等。

3.零售行业：掌握在商品推荐、库存管理等方面的应用。

是一个涉及多个领域的综合学科，学习需要具备多方面的知识和技能。通过**的介绍，相信大家对要学什么有了更清晰的认识。要想在这个领域脱颖而出，就需要不断学习、实践和积累经验。