步入社会学可以学习以下技术：
数据分析：
学习如何收集、处理和分析大量数据，以揭示社会现象和趋势。数据分析技术包括统计学、数据挖掘、可视化工具等。
机器学习：
利用算法和模型自动发现数据中的模式和关联，提高数据处理和分析的效率。机器学习在社会学中的应用包括预测模型、分类分析等。
自然语言处理（NLP）：
研究如何让计算机理解和生成人类语言，应用于文本挖掘、情感分析、语义理解等方面，帮助研究者从文本数据中提取有价值的信息。
大数据分析技术：
包括人口统计学、文本挖掘、机器学习等，用于处理和分析大规模社会数据，揭示社会现象和趋势。
社交网络分析（SNA）：
研究网络结构、互动模式及其对社会行为的影响，应用于社会关系、传播网络、群体行为等方面的研究。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：
用于模拟和增强现实环境，帮助研究者进行社会场景模拟、行为观察等研究。
地理信息系统（GIS）技术：
用于地理空间数据的采集、管理和分析，支持社会学研究中的空间分析和可视化。
这些技术不仅可以提高社会学研究的效率和准确性，还有助于学生更好地谋求就业机会，获取更好的职业发展机会。建议根据个人兴趣和职业规划，选择合适的技术方向进行深入学习。