大数据工程学主要学习 包括大数据开发、数据分析与挖掘、云计算与云服务、并行与分布式计算、机器学习与深度学习等一系列课程和技术。具体课程内容如下：
大数据开发
Java
Hadoop体系
Scala
Kafka
Spark
数据分析与挖掘
Python
关系型数据库
文档数据库
内存数据库
数据处理分析
基础课程
数学分析
数据结构
数据科学导论
程序设计导论
程序设计实践
实践教学
认知实习
面向对象程序实训
云计算与云服务
数据采集与网络爬虫实训
数据探索与预处理实训
大数据应用开发实训
大数据可视化展示实训
大数据平台搭建实训
数据分析与挖掘实训
专业见习
毕业实习
顶岗实习
毕业论文（设计）
培养目标
掌握自然科学理论、计算机科学、数据科学、统计学等相关领域的基础知识、基本技能和基本方法。
通过工程实践及技术应用能力的系统化训练，培养具有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。
能在工业大数据、电子商务、金融大数据、健康大数据等领域，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，并具备大数据项目集成应用、管理、维护和服务工作的高层次技术技能人才。
建议在学习大数据工程学时，重点掌握编程语言（如Java、Scala、Python）和大数据处理框架（如Hadoop、Spark），同时注重实践能力的培养，通过实际项目来提升自己的技能水平。
