基础课程：

数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计 

计算机科学基础：数据结构、计算机原理、操作系统原理、计算机网络原理

编程技能：

编程语言：C++程序设计、Python数据处理

数据库技术：数据库原理、SQL

大数据技术：

Hadoop技术栈：HDFS、MapReduce、Hive、HBase

实时处理技术：Spark、Spark Streaming

消息队列：Kafka

数据挖掘与机器学习：

机器学习基础：机器学习B、深度学习

数据挖掘：大数据分析与挖掘

实战项目：

实验室实训：大数据平台及编程实践

项目开发：完成至少一个大数据项目，如数据采集、处理、分析和可视化

选修课程（根据兴趣和职业规划选择）：

云计算与分布式系统：分布式系统与云计算

数据可视化：数据可视化技术

安全与隐私：数据安全与隐私保护

实践与应用：

课程设计：大数据应用开发综合课程设计 

实习：企业实习，了解业界需求和工作流程

前沿技术（讲座或研讨形式）：

最新大数据技术：介绍最新的大数据技术和行业趋势

案例分析：分析大数据在不同行业的应用案例

职业规划与发展：

职业指导：提供职业规划和发展的指导

技术交流：组织技术分享会，促进学生之间的交流和学习