1、编程语言与工具：会使用Python（Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn、TensorFlow/Keras），掌握SQL语言，能够进行数据清洗、处理与分析。
2、数据库管理：熟悉MySQL数据库管理，能够编写高效SQL查询，进行数据库设计优化，确保数据的安全与高效访问。
3、数据分析方法与模型：具备扎实的统计学基础，熟练运用线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等统计模型与机器学习算法进行数据分析与预测。同时，对聚类分析、时间序列分析等高级分析方法也有知道。
4、数据可视化与报告：可使用Matplotlib等工具进行数据可视化，能够设计美观、信息丰富的图表。具备良好的报告撰写能力，

1、小型搜索引擎：通过协程异步爬虫的得到新浪网上的近期新闻，然后将这些数据通过倒排索引的方式保存到数据库中，最后通过flask框架作为后端框架进行页面设计，通过关键词搜索即可得到相应的结果，在其中还使用到数据缓存等一系列数据。
2、以图搜图的搜索引擎：通过TensorFlow库中的CNN的一些库对图片的一些特征值进行提取，然后将其嵌入式向量文件得到，然后依旧通过flask框架做后端，然后上传自己的图片，最后使用mobilenet这个轻量级模型对后续进行向量比对，给出相似的图片。