数据老师需要具备以下专业知识技能：

1. 数据分析和处理：掌握数据清洗、预处理、分析和可视化等基本技能，能够运用统计学原理和方法对数据进行深入挖掘。
2. 编程和数据处理软件：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、R等），以及常用的数据处理和可视化工具（如Excel、Tableau、Power BI等）。
3. 数据库知识：了解关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）的基本概念和操作，能够进行数据的存储和管理。
4. 机器学习和人工智能：了解机器学习算法（如回归分析、决策树、支持向量机等）和深度学习框架（如TensorFlow、Keras等），能够应用于实际问题的解决。
5. 大数据技术：熟悉大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）和分布式计算技术，能够处理大规模数据集。
6. 行业知识：了解所教授领域的业务知识和应用场景，能够将数据分析结果与实际问题相结合，为学生提供有针对性的指导。

可迁移技能包括：

1. 沟通和表达能力：能够清晰、准确地向学生传授专业知识，有效表达自己的观点和想法。
2. 教学组织和管理能力：具备良好的课堂组织和时间管理能力，能够制定合理的教学计划，确保课程进度和质量。
3. 团队协作能力：能够与同事、学生和其他利益相关者进行有效沟通和协作，共同完成教学任务。
4. 学习能力：具备较强的学习能力，能够不断学习新的知识和技能，适应行业发展的需要。

自我管理技能包括：

1. 时间管理：合理安排工作和生活时间，确保工作效率和生活质量。
2. 目标设定：设定明确的个人和职业发展目标，制定实现目标的计划和策略。
3. 情绪管理：保持良好的心态，学会调节情绪，应对工作和生活中的压力和挑战。
4. 自我反思：定期对自己的工作和学习进行反思，总结经验教训，不断提升自己的能力和素质。