要成为一名专业的数据开发工程师，你需要掌握以下技术和知识：
编程语言
Python：因其简洁易读的语法和丰富的数据分析库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn）而广泛应用于数据开发。
Java：在Hadoop生态系统中广泛使用，特别是在处理大规模数据集时表现出色。
R：用于统计分析和图形表示，尤其在生物统计学和数据分析领域非常受欢迎。
C++：适用于性能要求极高的数据处理任务。
Scala：结合了面向对象和函数式编程特性，是Apache Spark的核心语言。
数据展示工具
Tableau：直观的拖拽界面，用于创建交互式数据可视化。
Power BI：微软提供的数据可视化工具，同样支持创建交互式图表和仪表板。
数据库
关系型数据库：如MySQL、Oracle，用于存储和管理结构化数据。
NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra、HBase，用于处理非结构化和半结构化数据。
Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Spark、Hive等，用于大数据存储和处理。
数据处理技术
ETL工具：如Apache NiFi、Talend、Informatica，用于数据的抽取、转换和加载。
数据清洗和预处理：处理缺失值、异常值、重复值和噪声，确保数据质量。
机器学习算法
分类、回归、聚类、时间序列分析等，用于从数据中提取模式和洞察。
云计算平台
AWS、Azure、GCP：提供计算、存储和分析服务，支持大数据处理需求。
容器化技术
Docker、Kubernetes：用于隔离和管理大数据应用程序，提高部署效率和可扩展性。
统计学
掌握统计学的基本原理和方法，能够运用统计模型进行数据分析和解释。
软技能
数据分析思维：能够发现问题、分析问题、解决问题。
人际沟通和跨部门协调能力：在业务开展中与其他部门合作，提供数据支持。
建议你在学习过程中，先确定自己的兴趣和长期职业规划，然后选择相应的编程语言和工具进行深入学习。同时，通过实际项目练习和参加相关竞赛来提升自己的实战能力。