大数据工程师的技能进阶是一个不断学习和实践的过程，从中级到高级需要掌握更深层次的知识和技能。以下是一些必备的知识与实践：
1. 深入理解大数据技术栈：大数据工程师需要熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解其原理和使用方法。同时，还需要掌握数据存储、计算、分析等方面的知识，如HBase、Hive、Presto等。
2. 学习分布式计算原理：分布式计算是大数据处理的核心，需要深入学习分布式系统的原理和设计方法，如MapReduce、Spark等。
3. 掌握机器学习和人工智能技术：随着大数据技术的发展，机器学习和人工智能在数据分析中的应用越来越广泛。需要学习相关的算法和技术，如分类、聚类、回归、降维等。
4. 熟悉数据可视化工具：数据可视化是大数据工程师的重要技能之一，需要熟练掌握数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，以便将复杂的数据转化为直观的图表和报告。
5. 提高编程能力：大数据工程师需要具备较强的编程能力，能够编写高效的代码来处理大规模数据集。需要学习Python、Java等编程语言，并熟悉常用的数据结构和算法。
6. 学习云平台和容器技术：云计算和容器技术是大数据工程师的重要技能之一。需要学习AWS、Azure、Google Cloud等云平台的使用方法，以及Docker、Kubernetes等容器技术的基本原理和应用。
7. 关注行业动态和技术趋势：大数据领域的发展非常迅速，需要关注行业动态和技术趋势，以便及时更新自己的知识和技能。可以通过阅读专业书籍、参加培训课程、加入技术社区等方式来实现。
8. 实践经验积累：理论知识的学习只是基础，实践经验的积累同样重要。可以通过参与实际项目、实习等方式来锻炼自己的实战能力。
9. 培养团队协作能力：大数据工程通常需要多人协作完成，因此需要具备良好的团队协作能力。要学会与他人沟通、协调，共同解决问题。
10. 持续学习和发展：大数据领域的技术和方法在不断发展，需要保持持续学习的态度，不断提升自己的能力和水平。可以通过参加培训课程、考取相关证书等方式来实现。
