1. 数学技能：

微积分：作为基础，为理解复杂的统计理论提供数学工具。

线性代数：在数据分析和模型构建中至关重要，尤其是在处理矩阵和向量时。

概率论与数理统计：核心知识，用于理解数据的随机性和不确定性。

2. 计算机技能：

编程语言：

R语言：统计分析的首选工具，广泛应用于数据分析和可视化。

Python：因其强大的库（如Pandas, NumPy, Scikitlearn）而成为数据科学的主流语言。

SAS, Matlab, 或 Julia：根据具体领域或工作需求，这些语言也有其特定的应用场景。

数据处理与可视化工具：如Tableau, Power BI等，用于数据展示和报告制作。

数据库管理：了解SQL，熟悉MySQL、Oracle或大数据技术（如Hadoop）对于数据提取和管理至关重要。

3. 统计学专业知识：

应用统计：包括假设检验、置信区间等实际应用方法。

统计计算：掌握统计软件的使用，如SPSS，以及编程实现统计模型。

随机分析：理解随机过程，对时间序列分析等高级统计方法有了解。

回归分析：线性回归、多元回归等，是数据分析的基础。

4. 软技能：

数据分析思维：能够从数据中发现问题，提出假设，并通过分析验证。

沟通与团队协作：在跨部门项目中，有效沟通统计结果和建议。

自学能力：统计学快速发展，持续学习新的方法和技术是必要的。

职业规划：明确个人职业目标，适时准备如统计专业技术资格考试等。

5. 其他技能：

数据清洗与预处理：数据往往需要清理和整理才能进行分析。

统计学专业的主要技能要求

机器学习：随着AI和大数据的发展，掌握基本的机器学习算法变得越来越重要。

统计学专业的学生需要具备坚实的数学基础、熟练的计算机技能、深入的统计学知识，以及良好的沟通和解决问题的能力，以适应不断变化的数据科学领域。