大数据工程技术是学什么的
1. 数据采集与预处理 ：
学习如何从不同源头收集数据，包括传感器、社交媒体、网络日志、交易记录等。
学习数据清洗和预处理的技术，如缺失值处理、异常值检测、数据格式转换等。
2. 数据存储与管理 ：
学习如何有效地存储和管理大规模的数据，包括数据库管理系统、分布式文件系统等。
3. 数据处理与分析 ：
学习如何处理和分析大数据，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘等技术方法和工具。
4. 数据挖掘与机器学习 ：
学习如何从大数据中发现有价值的信息和模式，应用数据挖掘和机器学习算法进行数据分析和预测。
5. 大数据平台与工具 ：
学习如何使用大数据平台和工具进行数据处理和分析，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。
6. 数据可视化与报告 ：
学习如何将大数据处理结果进行可视化展示和报告，使复杂的数据变得更易理解和应用。
7. 数据安全与隐私保护 ：
学习如何保护大数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、数据备份等安全措施。
8. 大数据应用领域 ：
学习如何将大数据技术应用于各个领域，如金融、医疗、电商、社交媒体等，解决实际问题和挖掘商业价值。
大数据技术与工程专业的学生通常还会学习相关的编程语言，如Java、Python，以及操作系统如Linux，并可能涉及到云计算、数据可视化设计与开发、大数据采集与传输技术、数据仓库技术与应用、数据分析与挖掘、大数据存储与处理技术、机器学习与深度学习、云服务于云计算、并行与分布式计算、大数据应用开发技术等课程。
这些课程旨在培养学生掌握大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力、大数据应用开发能力、运维管理能力以及一定的大数据科学研究能力。毕业生可以在工业大数据、电子商务、金融大数据、健康大数据等地方从事大数据产品设计、开发和生产以及大数据采集与治理、清洗、分析、挖掘、可视化等技术岗位
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