Python数据应用开发中级职业技能通常包括以下几个方面的能力：

1. 数据处理与分析：

   • 熟练使用Pandas进行数据清洗、转换和分析。
   • 掌握NumPy库进行高效数值计算。
   • 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，了解基本图表的创建和定制。

2. 数据库操作：

   • 熟悉SQL，能够在Python中使用SQLite、MySQL或PostgreSQL等数据库。
   • 使用SQLAlchemy进行ORM（对象关系映射）操作。
   • 在项目中能够实现基本的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。

3. 数据采集：

   • 掌握使用BeautifulSoup和Scrapy进行网页数据抓取。
   • 能使用Requests库进行API调用和数据获取。

4. 数据存储与管理：

   • 了解如何将数据以CSV、JSON、Excel等格式导入导出。
   • 了解如何使用数据存储和缓存技术，如Redis或MongoDB。

5. 数据清理和预处理：

   • 能够识别和处理缺失数据、异常值。
   • 掌握数据转换技术，如归一化、标准化等。

6. 机器学习基础：

   • 熟悉使用Scikit-learn进行基本的机器学习建模。
   • 了解常见的机器学习算法，如线性回归、分类算法等。

7. 性能优化：

   • 掌握基本的代码优化技巧，以提高程序效率。
   • 了解如何使用多线程或并行处理改善性能。

8. 项目管理与协作：

   • 熟悉Git及其在项目版本控制中的应用。
   • 能在团队开发中使用项目管理工具，如JIRA或Trello。

9. 高级编程技巧：

   • 理解和应用装饰器、生成器、列表推导式等高级Python概念。
   • 掌握异常处理与日志记录。

10. 文档和测试：

    • 撰写清晰的代码文档，确保可维护性。
    • 使用Unittest或Pytest进行单元测试，确保代码质量。

具备以上技能的中级Python开发者能有效地参与数据驱动型项目的开发与管理，并在团队中发挥重要作用。持续学习和适应新的技术趋势也对职业发展至关重要。