大数据技术与工程主要学习海量数据的采集、存储、处理、分析及可视化技术，核心在于利用分布式计算、机器学习等工具挖掘数据价值，应用于商业、科研、医疗等领域。

1. 数据采集与存储技术
   学习如何通过爬虫、传感器、日志系统等获取多源异构数据，并掌握分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB）等存储方案，解决传统数据库无法处理的高容量问题。

2. 数据处理与分析方法
   重点包括数据清洗（去噪、填补缺失值）、转换（格式统一）、聚合（合并同类数据）及挖掘（分类、预测）。常用工具如Spark、Hadoop MapReduce，结合机器学习算法提取规律，支撑决策。

3. 数据可视化与应用实践
   将复杂分析结果通过图表、仪表盘等直观呈现，同时学习行业应用场景，如精准营销（用户行为分析）、供应链优化（实时监控路径）等，实现数据驱动业务增长。

掌握这些技术可应对数据爆炸时代的挑战，从技术到应用形成闭环能力，为数字化转型提供核心支持。