1.掌握Python编程语言，了解机器学习算法的基本原理。
2.了解数据库(如MySQL、达梦、人大金仓、MongoDB)操作和性能优化。
3.具备扎实的数学和统计学基础，包括线性代数、概率论、统计推断等。
4.了解机器学习和深度学习的常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等，了解使用常用的机器学习和深度学习框架，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。
5.具备数据分析能力，熟练使用数据清洗、特征工程等技术。