題主學歷是夠了，資料工程師這個方向也很好，未來也是主流。我就結合我自身的學習經驗提幾點吧，按需採納。
工作時的程式都是在linux環境跑的，所以基本運維要熟悉，推薦使用centos7,熟練使用vi編輯器。熟練shell指令碼。
不得不說，這個技術真是太尼瑪方便了，讓伺服器運維變得那麼和諧。先掌握單機docker，然後可以用用docker swarm，如果k8s會的話，就更牛逼了。
java的簡單demo可以做做，安裝環境要熟悉，hadoop的安裝離不開java。python的一句名言，“人生苦短，我用python”，在我做了幾年java後，突然接觸python，體會的更深。python也是大資料分析的主流語言哦，比如深度學習，神經網路TensorFlow，就是用python的哦，學完python，做做影象識別會有很大成就感。
老牌大資料，相關資料也比較多，掌握hdfs,hive,hbase。
大資料網紅，spark streaming，spark sql,如果瞭解了storm流式計算更好。
做牛逼的資料分析師，演算法是核心，而演算法的核心就是數學，有木有無招勝有招，大道至簡的感覺。當然大部分人不用寫啥演算法，模型大牛們都寫好了，更多的是組裝調參。
題主學歷是夠了，資料工程師這個方向也很好，未來也是主流。我就結合我自身的學習經驗提幾點吧，按需採納。
1.linux環境工作時的程式都是在linux環境跑的，所以基本運維要熟悉，推薦使用centos7,熟練使用vi編輯器。熟練shell指令碼。
2.docker容器技術不得不說，這個技術真是太尼瑪方便了，讓伺服器運維變得那麼和諧。先掌握單機docker，然後可以用用docker swarm，如果k8s會的話，就更牛逼了。
3.java，python高階語言java的簡單demo可以做做，安裝環境要熟悉，hadoop的安裝離不開java。python的一句名言，“人生苦短，我用python”，在我做了幾年java後，突然接觸python，體會的更深。python也是大資料分析的主流語言哦，比如深度學習，神經網路TensorFlow，就是用python的哦，學完python，做做影象識別會有很大成就感。
4.hadoop生態老牌大資料，相關資料也比較多，掌握hdfs,hive,hbase。
5.spark生態大資料網紅，spark streaming，spark sql,如果瞭解了storm流式計算更好。
6.數學做牛逼的資料分析師，演算法是核心，而演算法的核心就是數學，有木有無招勝有招，大道至簡的感覺。當然大部分人不用寫啥演算法，模型大牛們都寫好了，更多的是組裝調參。