数据运营工程师需要学习的内容包括以下几个方面：

数据管理

掌握数据管理的基本知识和方法，包括数据仓库、数据挖掘、数据清洗和数据可视化等。

学习如何搭建数据分析框架，确定分析思路，并运用营销、管理等方面的知识。

业务理解

熟悉所在行业的知识、公司的业务及流程，并能够结合这些知识进行数据分析。

运营方法

掌握数据运营的基本原理和有效方法，能够灵活运用到实际工作中，以便有效开展数据运营。

数据分析工具

熟练掌握常用的数据分析工具，如Excel、SQL、SPSS、Python、R等，并能够运用这些工具进行数据分析和建模。

数据可视化

学习如何运用图表和其他可视化工具有效表达数据运营工作者的观点，使结果一目了然。

编程能力

具备一定的编程能力，能够使用Java、Scala等语言进行数据处理，实现数据分析的自动化和高效化。

数据合规与安全

确保数据的合规性与安全性，严格按照法规要求保护敏感数据，防止数据泄露和滥用。

数据采集与整合

熟悉不同数据源的集成方法，能够高效地从多种渠道（如应用程序、传感器、企业系统）采集数据，并熟练掌握ETL工具（如Talend、Informatica）。

数据分析与建模

精通数据分析工具和编程语言（如Python、R、SQL），能够对大规模数据集进行有效处理与分析，并熟悉常见的数据分析模型和算法（如回归分析、聚类分析、机器学习模型）。

数据质量管理

能够设计和实施数据质量监控机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，并熟悉数据清洗、去重、标准化及数据验证技术。

数据运营与优化

能够运用自动化工具和方法优化数据处理和数据流转过程，提高数据处理效率，并负责数据的日常运营，包括监控数据质量、发现问题并进行优化。

建议你在学习过程中，重点掌握上述内容，并通过实际项目或案例来不断巩固和提升自己的技能。