大数据工程师必修课：核心技能全解析
Mysql数据库技术；LINUX操作系统；Python基础；JavaScript程序设计；软件测试；Java基础；Python数据采集；大数据平台与架构；人工智能基础；JavaWeb开发；大数据分析处理；计算机视觉开发；数据可视化；Flink编程；Spark编程。
| 课程 | 评价 | 说明 |
|---|---|---|
| ✅ MySQL数据库技术 | 必须 | 数据工程师的饭碗基本功 |
| ✅ LINUX操作系统 | 必须 | 大数据生态全跑在 Linux 上，逃不掉 |
| ✅ Python基础 | 必须 | 但对你清华CS来说太浅，大概一周就过 |
| ⚠️ JavaScript程序设计 | 存疑 | 大数据方向本身用不到 JS，除非走可视化方向（ECharts/D3.js） |
| ❓ 软件测试 | 偏了 | 通用软工技能，跟大数据关系不大 |
| ✅ Java基础 | 必须 | Hadoop/Spark/Flink 全家桶全是 JVM 语言，这是硬门槛 |
| ✅ Python数据采集 | 实用 | 爬虫 + API 采集，数据工程师的常见活 |
| ✅ 大数据平台与架构 | 核心 | HDFS、YARN、Zookeeper、Kafka，这门课是骨架 |
| ✅ 人工智能基础 | 合理 | ML 基础，大数据分析的延伸 |
| ⚠️ JavaWeb开发 | 跑偏 | SSM/SpringBoot 跟大数据几乎没关系，充学分课 |
| ✅ 大数据分析处理 | 核心 | 大概率讲 Hive / Spark SQL 那些 |
| ❓ 计算机视觉开发 | 硬塞的 | CV 是 AI 方向的细分领域，大数据方向学这个不伦不类 |
| ✅ 数据可视化 | 实用 | Tableau / ECharts / Superset，出图给老板看 |
| ✅ Flink编程 | 加分 | 实时流处理，工业界非常吃香 |
| ✅ Spark编程 | 核心 | 大数据计算引擎的事实标准 |
