数据可视化工程师是一个结合了数据分析、视觉设计和前端开发等多个领域的职业。为了在这个领域取得更进一步的成就，以下是一些需要掌握的关键知识和技术：
1. 数据处理和分析：数据可视化工程师需要具备强大的数据处理和分析能力，能够从海量数据中提取有用的信息。掌握数据清洗、数据预处理、数据分析和数据挖掘等技术，能够更好地理解数据和解决问题。
2. 数据可视化理论：数据可视化是一个有着丰富理论和历史背景的领域，了解数据可视化的基本原理、视觉感知和认知原理等理论，能够更好地指导数据可视化设计和实现。
3. 数据可视化工具和技术：掌握常用的数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、D3.js、ECharts等，了解它们的工作原理、使用方法和优化技巧，能够更快地实现数据可视化。
4. 前端开发技术：数据可视化通常需要与前端开发技术相结合，掌握HTML、CSS、JavaScript等前端开发技术，能够更好地实现数据可视化的交互和动态效果。
5. 设计思维和美学：数据可视化不仅仅是将数据呈现出来，更是将数据以美观、易理解和有故事的方式展现给观众。掌握设计思维和美学知识，能够更好地进行数据可视化设计和实现。
为了获取更多的进步空间，数据可视化工程师可以参加各种研讨会、培训课程和学术会议。以下是一些在国外可以参加的数据可视化研讨会：
1. IEEE VIS（IEEE Visualization Conference）：这是目前最权威的数据可视化会议之一，涵盖了数据可视化的各个领域，包括科学可视化、信息可视化、可视分析等。
2. InfoVis（Information Visualization Conference）：这是另一个重要的数据可视化会议，主要关注信息可视化的最新进展和技术创新。
3. Visual Analytics Science and Technology Conference：这是一个以可视分析为主要关注点的会议，涵盖了可视分析的理论、技术和应用等方面。
4. Eighth International Conference on Data Visualization）：这是一个专注于数据可视化的会议，涵盖了数据可视化的各个领域，包括可视化工具、可视化算法、交互技术等。
5. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems）：这是一个涉及计算机人机交互的会议，涵盖了计算机系统中的人机交互技术、界面设计、信息可视化等方面。
参加这些会议可以让人工化工程师了解最新的研究成果、趋势和技术发展，与同行交流心得和经验，并建立专业网络。此外，这些会议通常会提供一些培训课程和研讨会，让人工智能工程师学习和掌握新的技能和知识。
