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数据分析能力：随着大数据的发展，数据分析技能变得非常重要,可以通过学习数据分析工具和技术来培养数据价值化的思维方式。
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交互设计能力：在互联网行业，交互设计能力是必不可少的，除了产品经理，项目经理、策划、架构师等岗位也需要具备一定的交互设计能力。
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网络技术基础：掌握一定的网络技术基础是非常重要的，特别是在云计算领域，目前重点关注云计算相关的技术，如云计算平台的发展方向,以及如何更好地与各种云服务打交道。
什么是大数据类IT技能？
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖了各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常与云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MApReduce这样的框架，向数十、数百或甚至数千台电脑分配工作。
我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的每一件事，无论是在线上还是线下的世界里，都会留下数字的痕迹，大数据技术应用越来越广泛,对于大数据人才的需求也越来越大。
无论您现在是一位经验丰富的数据分析专家，还是正在考虑开始从事数据相关的工作,都应该掌握以下六大关键技术技能：
了解Excel：作为通用工具，它可以广泛应用于各个行业和公司，在交流方面,发现它仍然是许多公司在内和其他行业中普遍使用的工具。
学习数据库：它们无处不在，对于许多数据分析师来说，他们经常会被问到是否理解数据库问题，至少学习基本的SQL，因为它是最常用的基于关系数据库的语言，并提供了良好的基础，您不必成为一名DBA，但必须认识到数据库会保留下来并学会解释模式,磨练ETL技术和练习查询语言将使您走得更远。
精通至少一种语言，如果您必须选择一种特定的语言，那么推荐Python或R，因为这两者都被广泛用于高级分析和预测模型的构建，如果您选择了其他语言，也不会有问题，因为在所有语言中，诸如for循环、变量、调试和嵌套的"if"语句之类的通用概念都是通用的。
熟悉BI或数据可视化工具，S场上有许多可供考虑的工具，如Qlik、Tableau等，学习BI工具的关键在于，它可以帮助您成为更加全面的分析师和更有效的数据故事讲述者，您的技能组越通用,就越有可能参与具有挑战性和引人注目的业务转型项目。
掌握逻辑，尽管听起来有点抽象，但如果对IF-THEN-ELSE逻辑有一定的了解，将有助于您更快地掌握算法和复杂的结构，这样一来，您可以快速选择本地解决方案（如CRM和ERP系统）并运行复杂的报告。
精通PowerPoint，虽然看起来似乎不那么关键，但在您收集了最惊人且经过分析的数据后，并将其转化为对利益相关者的有意义的见解之前，如果没有精心制作的幻灯片，则很难吸引他们的注意力，在这种情况下,精美的图表和清晰的项目符号可以使您的演讲更容易理解和接收。
最重要的是，无论您是外部顾问、首席执行官还是业务分析师,电子表格仍然可以更轻松地支持您的工作。