1. 基本数据处理能力：能够理解和处理基本的数据结构，如数组、链表、树等，并能够使用编程语言（如Python、Java等）进行数据操作和分析。

2. 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）的基本原理和操作，能够进行数据的增删改查等操作。

3. 数据可视化：掌握数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等），能够将数据以直观的图表形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。

4. 数据挖掘和机器学习基础：了解数据挖掘和机器学习的基本算法和应用场景，如分类、回归、聚类等，并能够使用相关工具和库（如Scikit-learn、TensorFlow等）进行简单的数据分析和模型训练。

5. 大数据处理框架：对于涉及大数据处理的专业，如大数据科学与工程，需要了解和掌握大数据处理框架（如Hadoop、Spark等），能够进行大规模数据的分布式处理和分析。

6. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本概念和技术，如加密、脱敏等，能够在数据处理和交互过程中保障数据的安全性和隐私性。

7. 数据治理和质量管理：了解数据治理的基本概念和流程，能够进行数据质量管理，确保数据的准确性、完整性和一致性。

8. 数据交互和共享：能够理解和使用数据接口（API）进行数据的交互和共享，实现不同系统之间的数据互通。

以上是在职博士研究生报名时通常需要具备的数据交互能力，但具体要求可能会因学校和专业的不同而有所差异。在报名前，建议详细阅读招生简章和相关要求，确保自己符合申请条件，并根据要求准备相应的材料和能力证明。