კოდირება: მონაცემთა ინჟინერიისთვის პროგრამირების ენებს არსებითი მნიშვნელობა ენიჭება. ამიტომ, აუცილებლად ისწავლე და განივითარე კოდის წერის უნარები. ამ სფეროში გამოსადეგი პროგრამირების ენებია SQL, NoSQL, Python, Java R და Scala. 

მონაცემთა ბაზები: მათ ყველაზე ხშირად იყენებენ მონაცემთა შენახვის პრობლემის გადაწყვეტის დროს. შესაბამისად, კარგად უნდა იცნობდე მისი მუშაობის პრინციპებს. 

ETL (Extract, Transform, Load) სისტემები: ეს არის პროცესი, როდესაც მონაცემები ბაზებიდან და სხვა წყაროებიდან გადაგაქვს ერთ სათავსოში, მაგალითად, Data Warehouse-ში. ამისთვის გამოიყენება შემდეგი ხელსაწყოები: Xplenty, Stitch, Alooma, Talend. 

მონაცემთა შენახვა: ყველა ტიპის მონაცემი მსგავსი წესით არ ინახება, განსაკუთრებით მაშინ, როცა საქმე ეხება დიდი რაოდენობის მონაცემს. როდესაც ამ პრობლემის გადაწყვეტაზე მუშაობ რომელიმე კომპანიისთვის, კარგად უნდა გესმოდეს, მაგალითად, როდის უნდა გამოიყენო Data Lake და როდის Data Warehouse. 

ავტომატიზაცია და დაგეგმვა: ავტომატიზაცია აუცილებელი ნაწილია დიდ მონაცემთა ბაზასთან მუშაობის დროს, რისთვისაც უნდა შეგეძლოს გეგმის გაწერა განმეორებადი დავალებების ავტომატურ რეჟიმში შესასრულებლად. 

მანქანური სწავლება: ეს საკითხი მონაცემთა მეცნიერების ინტერესის საგანია, მაგრამ იგი დაგეხმარება საბაზისო პრინციპებში გარკვევაში. ასევე, დაგანახებს გუნდში ამ დარგის სპეციალისტების საჭიროებას. 

დიდი მონაცემების ხელსაწყოები: მონაცემთა ინჟინრებს უმეტესად სწორედ დიდი რაოდენობის მონაცემთან უწევთ მუშაობა. ხელსაწყოები და ტექნოლოგიები მუდმივად ვითარდება. მათ შორის ყველაზე პოპულარულია Hadoop, MongoDB, Kafka. 

ღრუბლოვანი გამოთვლები: დღეს კომპანიები ფიზიკურ სერვერებს ღრუბლოვან სერვისებში ცვლიან. ამიტომ, ამ საკითხის კარგად შესწავლა აუცილებლად გამოგადგება. 

მონაცემთა უსაფრთხოება: მონაცემთა ინჟინრებს ხშირად უწევთ მონაცემების უსაფრთხოდ შენახვაზე და მათ დაცვაზე მუშაობა. შესაბამისად, ეს უნარი ყოველდღიურ საქმიანობაში დაგჭირდება.