1. 基础理论知识，如统计学、计算机科学等；2. 大数据技术学习，如Hadoop、Spark、Flink等框架；3. 数据挖掘与分析，包括数据预处理、特征工程、模型构建等；4. 数据可视化与报表制作，利用工具如Tableau、PowerBI等进行数据展示；5. 实战项目练习，通过实际案例来巩固和提高技能。
1. 基础理论知识，如统计学、计算机科学等；2. 大数据技术学习，如Hadoop、Spark、Flink等框架；3. 数据挖掘与分析，包括数据预处理、特征工程、模型构建等；4. 数据可视化与报表制作，利用工具如Tableau、PowerBI等进行数据展示；5. 实战项目练习，通过实际案例来巩固和提高技能。
