作为大数据工程师，需要掌握的知识和技能非常丰富。以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下：
1. 大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。
2. 数据处理与分析：熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。同时，掌握至少一种数据处理语言或工具，如Python、R等，用于数据清洗、转换和建模等工作。
3. 数据仓库和数据模型：了解数据仓库的概念和设计原则，能够根据业务需求设计和优化数据模型。熟悉常用的数据仓库技术，如关系型数据库（如MySQL、Oracle）、列式数据库（如Vertica、ClickHouse）等。
4. 数据挖掘与机器学习：熟悉基本的数据挖掘和机器学习算法原理，能够应用常见的机器学习算法进行数据分析和建模。熟悉数据挖掘工具和库，如Scikit-learn、TensorFlow等。
5. 数据可视化与报表展示：掌握数据可视化的基本原理和技术，能够使用可视化工具（如Tableau、Power BI等）制作直观、清晰的数据报表和图表，以便于数据分析和决策。
6. 数据流处理与实时计算：熟悉流式数据处理和实时计算的基本概念和技术，如Apache Kafka、Apache Flink等。能够设计和实现实时数据流处理系统，进行实时数据分析和监控。
7. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的重要性，熟悉常见的数据安全和加密技术。能够设计和实施数据隐私保护措施，确保数据的安全和合规性。
8. 云计算和容器化技术：了解云计算和容器化技术的基本概念和原理，能够使用云计算平台（如AWS、Azure、GCP等）进行大数据处理和部署。熟悉容器化技术，如Docker、Kubernetes等。
9. 数据库管理和优化：熟悉数据库管理系统的原理和技术，能够进行数据库设计、性能调优和故障排查。掌握数据库管理工具和性能监控工具的使用，保证数据的高效存储和查询。
10. 分布式计算和集群管理：具备分布式计算和集群管理的能力，能够搭建和管理大数据集群，进行资源调度和任务管理。熟悉常用的集群管理工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等。
11. 常用编程语言和工具：掌握至少一种编程语言，如Java、Python等，用于大数据开发和数据处理。熟练使用常用的开发工具和技术，如Git、IDE、测试工具等。
12. 需求分析和项目管理：能够与业务部门有效沟通和理解需求，在工程项目中充当桥梁和技术顾问。具备项目管理和团队合作的能力，能够协调和推进项目的执行和交付。
总的来说，大数据工程师需要具备广泛的技术知识和实践经验。除了上述提到的技能外，还需要具备良好的分析、问题解决和沟通能力。此外，对行业发展的关注和学习也是大数据工程师不可或缺的一部分，因为技术和领域的发展变化非常迅速，需要不断学习和更新知识。
2、可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是第一种的综合美观版。
3、将数据做成一个大屏的样式展示，大屏展示的维度更加丰富，可以在大型的LED屏幕上面高大上的展示数据，多以深色为主，也可以做出3D的效果。
关于数据展示有哪几种形式的内容，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。