現(xiàn)在不少人想去做數(shù)據(jù)產(chǎn)品，那你知道數(shù)據(jù)產(chǎn)品都要求有哪些技能呢？這篇文章，作者給我們梳理了相關(guān)內(nèi)容。

作為一名數(shù)據(jù)平臺(tái)的PM，技術(shù)能力非常重要。前一陣看我的簡(jiǎn)歷，發(fā)現(xiàn)個(gè)人簡(jiǎn)述那還寫著好幾年前列的SQL、C++、JS這些技術(shù)，這要發(fā)到簡(jiǎn)歷平臺(tái)，絕對(duì)不會(huì)讓我進(jìn)入面試環(huán)節(jié)。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，有一些技能和工具變得更為關(guān)鍵。以下是梳理的一些現(xiàn)代大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)具備的技術(shù)能力，后續(xù)我會(huì)針對(duì)每個(gè)技能做更完善的介紹。

1. 數(shù)據(jù)處理和分析

• 熟悉數(shù)據(jù)處理工具和框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。
• 熟練使用SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等。
• 理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念，如AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等。

2. 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)

• 掌握Python或R等數(shù)據(jù)科學(xué)語言，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等。
• 理解數(shù)據(jù)建模和算法應(yīng)用，包括監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等。

3. 數(shù)據(jù)可視化和儀表板

• 熟悉數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、Power BI、Looker等。
• 了解前端可視化庫(kù)，如D3.js、React-Vis、Plotly.js等。

4. 云平臺(tái)和服務(wù)

• 熟悉主流的云平臺(tái)，如AWS、Azure、Google Cloud等，以及其提供的大數(shù)據(jù)服務(wù)。
• 了解云原生架構(gòu)，如容器化（Docker）、Kubernetes集群管理等。

5. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理

• 熟悉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理框架，如Apache Kafka、Apache Pulsar等。
• 理解事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)和消息隊(duì)列。

6. DevOps和CI/CD

• 理解持續(xù)集成和持續(xù)部署（CI/CD）流程。
• 熟悉代碼版本控制工具，如Git。

7. 系統(tǒng)架構(gòu)

• 能夠理解復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)，包括微服務(wù)、事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)等。
• 能夠與技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通，理解技術(shù)限制和可能性。

8.軟件開發(fā)和工程實(shí)踐

• 理解基本的軟件開發(fā)原則和設(shè)計(jì)模式

9. 敏捷項(xiàng)目管理

• 熟悉敏捷開發(fā)方法論，如Scrum、Kanban等。