数据技能方面要掌握：指标字典数据埋点数据生产数据分析数据运营数据可视化这些数据产品经理必须要掌握的，本公众号会陆续发布相关的系列文章，欢迎小伙伴们关注，本文就不展开来说了。另外，对于三种不同类型的数据产品，相应产品经理所需的能力掌握程度存在差异。质量型数据产品经理偏重于掌握数据的获取、清洗等生产流程，以达到能从各个环节来优化数据质量的目的。
工具型数据产品经理要能够深入挖掘用户使用数据的痛点，通过数据产品设计能力来实现数据的科学高效使用。应用型数据产品经理更需要对行业和业务有深入的理解，具备较强的分析能力和商业化思维。工具方面，大家可能最关心的就是数据产品经理要学哪些软件？掌握到什么程度？怎么学了？为了解答这个问题，大林查阅招聘网站上“数据产品经理”岗位的要求，并和身边的老师以及做数据产品经理的朋友进行了咨询，大体上需要掌握的数据工具主要有以下几个：1. 数据查询语言sql-对于数据产品经理来说，会取数基本上就能满足80%的公司对这一岗位的要求了，如果想精进一步，可以阅读《mysql必知必会》这本书，很多小伙伴极力推荐。
2. 电子表格软件excel-要掌握数据处理、函数计算、数据可视化的相关内容，如果能够使用excel做一些统计分析就更好了。以下是大林总结的一些要学习的内容：3. 数据平台搭建工具Hadoop-在数据产品经理的岗位招聘要求里，“了解hadoop”成为了高频词汇，但这并不意味着我们要去使用这个工具，我们只要知道一些常用的分层知识就可以了，具体的工作还是交给更专业的研发同学吧。
4. 数据分析与可视化工具-R和Python是目前最流行的两款高级编程语言，被大量运用于数据科学领域，具体要学习哪一种可以根据自己的情况而定：如果你的大多数同事或朋友都在使用某种语言，那么你可以也去学那门语言，因为遇到问题可以向他们咨询如果你想去的公司都在使用某种语言，你也可以学那门语言如果以上两种情况都不存在，那么，可以学以下Python，近年来Python越来越受欢迎，而在Github上使用R语言的月活跃用户比例有所下降。
4. 数据产品经理的伙伴作为互联网产品经理，日常并肩作战的通常是业务方、UI设计师、前后端研发工程师、测试工程师。对于一名数据产品经理，他的队员们还会有数据研发工程师、数据挖掘工程师和数据分析师等。那他们主要负责什么工作呢？数据分析师，主要工作是通过各种数据分析工具，从海量的数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的问题或趋势，为产品或服务的发展提供决策依据。
数据研发工程师，一般是负责数据仓库搭建、数据的存储、计算处理、数据分析平台的开发和设计等。数据挖掘工程师，是从大型数据存储库中把杂乱无章的各种数据，通过一步步清洗、建模，迭代优化，发现未知的有用模式，来决实际的业务问题。算法工程师，和数据挖掘工程师还是比较接近的，在大部分中小公司中是不做区分的，在大厂的话，算法工程师相对更偏底层一些，需要自己动手造一些高性能计算相关的轮子，提供给数据挖掘工程师使用。
5. 数据产品经理如何成长很多的同学，包括我自己，参加了一些培训班、读了书籍，但还是难免在做的时候不知从哪里下手。偶然的一次机会，听到一位老师分享了他的学习五步法，才意识到自己的学习路径是不完整的，所以学习效果也打了折扣。在这里也分享一下这个从学到真正学会的路径。学-除了常规的读书、听课外，还有一点就是要以人为师，把身边厉害的人作为老师，多向他们请教，以人为师也是最高效、最有针对性的学习方式了，所谓“听君一席话，胜读十年书”说的就是这个道理吧。
思-思是对所学知识的一个分类过程，一方面思考哪些是我原来不知道了，通过这次学习新get到的，这些被成为“新知”，另一方面思考哪些是我原来以为自己知道，但是经过这次学习，发现自己之前想的是错误的。除此之外，对于新get到的知识点，可以思考下分别可以应用到什么场景下。辩-辩也就是和同行们的交流互动，在观点的碰撞中，加深理解、修正误解。
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