- إحصائيات: فهم الأساسيات مثل المتوسط والانحراف المعياري.
- برمجة: تعلم لغة Python أو R، لأنها شائعة في تحليل البيانات.

- تنظيف البيانات: إزالة الأخطاء والبيانات الناقصة.
- تحويل البيانات: تنظيم البيانات لجعلها جاهزة للتحليل.

- استكشاف البيانات: استخدام الرسوم البيانية مثل المخططات والصور لفهم البيانات بشكل أفضل.
- تحليل العلاقات: معرفة كيف تؤثر المتغيرات على بعضها البعض.

- التعلم الآلي: استخدام تقنيات مثل الانحدار أو نماذج شجرة القرار للتنبؤ بشيء ما.
- تقييم الأداء: اختبار مدى دقة النموذج الذي قمت بإنشائه.

- SQL: تعلم كيفية استرجاع البيانات من قواعد البيانات بسهولة.
- أدوات التصوير: استخدام برامج مثل Tableau لتصميم الرسوم البيانية.

- كتابة التقارير: توضيح ما وجدته بطريقة منظمة.
- مشاركة النتائج: عرض الأعمال والنتائج على الآخرين.