前端大数据可视化是一个涉及多个领域的技术栈，包括数据科学、前端开发、后端开发、数据库管理以及可视化工具。要成为一个合格的前端大数据可视化专家，需要掌握以下知识和技能：
1. 数据科学基础：了解数据科学的基本概念和常用方法，如统计分析（描述性统计、推断性统计）、机器学习算法（分类、回归、聚类等）以及数据预处理（数据清洗、转换、归一化）等。
2. 编程语言：熟练掌握至少一门编程语言，如javascript（node.js、react.js、vue.js等），python（pandas、numpy、matplotlib等），或者r语言。这些语言是实现数据可视化不可或缺的工具。
3. 数据结构与算法：理解基本的算法原理，如排序、搜索、图论、动态规划等，这些算法在处理大规模数据集时尤为重要。
4. 数据库知识：熟悉关系型数据库（如mysql、postgresql）和非关系型数据库（如mongodb、cassandra）的使用和管理。了解数据的存储、查询和更新机制。
5. 可视化工具：掌握至少一种前端数据可视化工具，如d3.js、chart.js、highcharts、echarts等，这些工具提供了丰富的图表类型和强大的交互功能。
6. 前端框架：熟练使用至少一种前端框架，如react.js、vue.js、angular等，这些框架可以提高开发效率，使代码更易于维护和扩展。
7. 响应式设计：了解如何创建适应不同设备和屏幕尺寸的网页布局，确保数据可视化在不同平台上都能良好显示。
8. 性能优化：了解前端性能优化的方法，如代码分割、懒加载、图片压缩等，以提高页面加载速度和用户体验。
9. 安全性：理解网络安全的基本概念，如https、csrf、xss攻击等，并采取措施保护用户数据和网站安全。
10. 版本控制：熟练使用git等版本控制系统，进行代码的版本管理和团队协作。
11. 持续学习：数据科学和可视化领域不断发展，保持对新技术的关注，参加相关培训和研讨会，不断提升自己的专业技能。
12. 实践经验：通过实际项目来锻炼和验证所学知识，积累经验，了解真实世界的应用场景。
总之，成为一名前端大数据可视化专家需要不断学习和实践，积累丰富的知识体系和实践经验。随着技术的不断发展，新的工具和方法也在不断涌现，因此要保持好奇心和学习态度，紧跟行业发展趋势。
