数据开发工程师的晋升可以从以下几个方面进行：

技能提升

学习课程：根据培训机构或考试的要求，学习相关的课程，包括但不限于数据库管理、数据处理、数据可视化、数据仓库设计等。

掌握统计学基础：深入学习统计学原理，如概率论、假设检验、回归分析等，并能够应用统计方法进行数据分析和预测。

精通数据分析工具：熟练掌握Excel、Python（Pandas、NumPy等库）、R等数据分析工具，并学习使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。

学习机器学习算法：掌握常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类等，并使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等框架进行模型训练和预测。

项目经验

参与项目实战：通过实际项目，将理论知识应用于解决实际问题，积累项目经验。

关注业内最新技术和发展趋势：多关注业内最新技术和发展趋势，不断学习和提高自己的业务能力。

证书获取

参加相关考试：选择有信誉的培训机构或官方考试机构进行报名，参加数据开发工程师的认证考试，获得相应级别的证书。

持续学习

订阅相关领域的博客、期刊和会议论文：保持对最新技术和方法的了解。

参加数据科学竞赛和研讨会：与同行交流经验和学习心得。

团队合作和沟通

加强团队合作：与数据科学家、开发人员、产品经理等团队成员紧密合作，共同推动项目进展。

培养数据思维：学会从数据中发现问题、提出假设并进行验证，培养批判性思维。

职业素养

注重实践：通过不断尝试新的数据分析和机器学习技术，以积累经验和提升技能。

持续学习和自我提升：设定学习目标，定期参加培训课程和在线学习平台上的课程。

通过以上几个方面的努力，数据开发工程师可以逐步提升自己的技能水平、项目经验和职业素养，从而获得更好的职业发展机会和薪资待遇。