数据建模专业要学什么？
以我自身经验来简单说一下，数据建模需要学习的内容主要有：数据库基础、大数据技术栈（Hadoop、Spark）、数据挖掘与分析（Python）、数据可视化等，以及一些计算机基础课，比如编程语言（Java）、算法与数据结构、操作系统等。 数据建模的学习路线可以参考我写的这篇专栏文章： 主要内容如下： 对于想要系统学习数据建模的同学，可以看看我整理的这个视频教程，主要介绍如何利用大数据工具快速搭建数据模型，希望对大家有帮助！ 有需要的同学可点击传送门领取▼
1.1 数据采集之Scrapy框架
1.2 数据清洗之Numpy和Pandas
1.3 数据分析之Matplotlib和Seaborn
1.4 数据可视化之Bokeh和一个实战项目 我在B站上也发布了相应的视频教程，有需要的同学也可以直接去看！ 我是从大二开始接触数据建模的，当时机缘巧合下加入了学校数据挖掘协会，每周会有相应的课程学习，给了我很好的锻炼机会。
除了学校课程和学习视频外，我还看了很多关于数据科学的书籍，比如《深入浅出统计学》、《数据分析，快速，简单，而且好用》、《利用Python进行数据分析》、《利用R进行数据分析》等等。这些书都很经典，值得一看！ 在学习数据科学的过程中，也踩了不少坑，走了不少弯路。比如说一开始学习大数据相关技能时，本来是想自学并通过刷题找实习公司的，但是花了大量时间和精力之后，发现效果并不理想，最后选择了刷面试题的同时一边投递实习公司，最终成功拿到一个Top企业的数据科学实习offer。
虽然说出了校门，进入社会后也会有各种各样的坑等着我们，但是我相信只要有了在学校夯实的专业基础，再加上持之以恒的努力，必能在茫茫人海中杀出一条血路！