数据工程是一门涉及多个学科领域的交叉学科，主要学习课程包括：
专业基础课程
程序设计（如Python）
大数据技术导论
数据结构（如Python）
操作系统（如Linux）
数据库原理与应用
计算机网络技术
Web前端技术
专业核心课程
数据采集技术
面向对象程序设计（如Java）
数据预处理技术
分布式数据库技术
Hadoop应用开发技术
Spark应用开发技术
高性能系统架构
数据分析与挖掘技术
数据可视化技术
数学基础课程
数据科学与工程数学基础
数学分析
高等代数
普通物理数学与信息科学概论
离散数学
概率与统计
算法分析与设计
编程与数据库技术
Java SE核心技术
Hadoop平台核心技术
Hive开发
Spark相关技术
Scala编程
Python编程基础
核心库的使用
机器学习
数据库系统概论
并行体系结构与编程
应用开发技术
大数据项目开发实战
大数据系统管理优化
云平台开发技术
Web开发
Linux操作系统
选修课程
数据科学算法导论
数据科学专题
数据科学实践
互联网实用开发技术
抽样技术
统计学习
回归分析
随机过程
这些课程共同构成了数据工程专业的知识体系，旨在培养学生掌握从数据采集、处理、分析到可视化和应用的全流程技能，以及相关的数学和编程基础。建议学生在学习过程中注重实践操作，通过实际项目来巩固和应用所学知识。
