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可视化技术栈具备专业素养的数据可视化工程师一般来说需要掌握以下技术栈：

基础数学：三角函数、线性代数、几何算法
图形相关：canvas、svg、webgl、计算图形学、图论
工程算法：基础算法、统计算法、常用的布局算法
数据分析：数据清洗、统计学、数据建模
设计美学：设计原则、美学评判、颜色、交互、认知
可视化基础：可视化编码、可视分析、图形交互
可视化解决方案：图表的正确使用、常见的业务的可视化场景

常用的数据可视化工具在学术界与工程界，数据可视化工具都非常之多，学术界用得比较多的是 R 语言, ggplot2, Python 可视化库等，普通用户喜闻乐见的是 Excel ，商业上的产品是 Tableau, DOMO, PowerBI 等等，是个精彩纷呈的世界。这里有常用的 25 个数据可视化工具对比，没有完美的可视化工具，每个工具都有各自的优缺点。下面是一张工具选择推荐图，根据目的分类，左上是简单快捷，左下是故事导向，右上是为了分享分析，右侧是创新型图表，右下是分析型工具。
我们常常听说的数据可视化

数据可视化（Data Visualization）和信息可视化（Information Visualization）是两个相近的专业领域名词。狭义上的数据可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。——《数据可视化之美》

我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：
统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析。统计数据一般都是以数据库表的形式提供，常见的统计可视化类库有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 等等，都是用于展示、分析统计数据。
关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等。
地理空间数据可视化：地理空间通常特指真实的人类生活空间，地理空间数据描述了一个对象在空间中的位置。在移动互联网时代，移动设备和传感器的广泛使用使得每时每刻都产生着海量的地理空间数据。常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等，最近 Uber 开源的 deck.gl 也属于此类。
还有时间序列数据可视化（如财路哥line）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等。
基于Web的可视化技术在讲各种流行类库框架前，我们先了解下 Web 图形的底层技术规范。
底层技术规范

SVG：可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是基于可扩展标记语言（标准通用标记语言的子集）用于描述二维矢量图形的一种图形格式。
Canvas 2D：Canvas 通过 JavaScript 来绘制 2D 图形，通过逐像素来进行渲染。
Canvas 3D WebGL：WebGL（Web Graphic Library）是一个 JavaScript API ，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++ ，可在 GPU 上执行。

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