微生物环境工程论文范文

微生物环境工程论文范文第1篇

摘要：我国高校生物学领域本科教育有生物科学、生物技术、生物工程三个密切相关的专业，并制定了相应的专业规范。如何体现各自的科学、技术及工程内涵与特色既是教育工作者的责任，也是人才市场和报考学生和家长极为关心的现实问题。生物科学专业为典型的理学专业，培养科学型和教学型人才，授理学学位；生物技术专业以理为主、以工为辅、理工复合，培养应用研究型或技术型人才，授理学、农学或林学学位；生物工程专业以工为主、以理为辅、工理复合，培养应用型工程技术人才，授工学学位。本文进一步通过比较分析三个专业的培养目标、课程及实践环节设置，提出一些参考意见，以期为专业的进一步规范、教学计划的修订，为社会及学生和家长的专业选择提供参考。

关键词：生物科学；生物技术；生物工程；专业规范；比较分析

一、引言

我国高校生物学领域有生物科学、生物技术、生物工程三个密切相关的本科专业，并制定了相应的专业规范。如何体现各自的科学、技术及工程内涵与特色既是教育工作者的责任，也是人才市场和报考学生和家长极为关心的现实问题。本文通过比较分析这三个专业的本科专业培养规范，上提出一些参考意见，以期为专业的进一步规范、教学计划的修订，为社会及学生和家长的专业选择提供参考。

二、专业类型

生物科学专业为传统典型的理科专业，培养科学型和教学型人才，授理学学位；生物技术专业以理为主、以工为辅、理工复合，培养应用研究型或技术型人才，授理学、农学或林学学位；生物工程专业以工为主、以理为辅、工理复合，培养应用型工程技术人才，授工学学位。其专业类型的描述和划分比较清晰明了，比较规范和恰如其分。

三、培养目标

从专业规范中培养目标的描述（见表1）来看，生物科学与生物技术两个专业的培养目标差异很小，仅有从事生物科学与从事生物技术之差，但从目前的就业市场来看从事生物科学与从事生物技术差异很小，难以界定。而从专业类型可知，生物技术专业可授理学、农学或林学学位，这些特色理应在培养目标中有所体现。

四、公共基础课

在三个专业的本科培养规范中，生物科学与生物技术两个专业的公共基础课（人文社科和自科）完全一致（见表1），而生物工程的公共基础课形式上有一定差别，可本质上看不出有多少差别，也缺乏需有差别的理由。从厚基础、宽口径的培养要求来看，三个专业的公共基础课要求可统一，学分要求也应统一，要求工科学生在这一环节增加近一倍的学分极不公平。线性代数等可在公共基础选修要求中解决。

五、专业基础课

专业基础课的设置体现了从科学、技术到工程的循序渐进过程（见表1）。然而从科学到技术的差异很小，仅增加了工程基础课4学分（约11%），应为技术基础课，且应明确例举。从技术到工程的专业基础课要求有了明确的变化，按课程类别从科学到工程变化率近50%。学分的控制宜统一，且应规定生物技术专业的专业基础课最低学分要求中技术基础课学分应达20%以上，生物工程专业的专业基础课最低学分要求中工程基础课学分应达40%以上。且可给出典型的工程类专业基础课名录，如机械零件、电子电工基础等课程。另外生物工程专业基础课将《机械设计基础》列为可有可无的选修会造成该专业工程基础的严重缺陷，且应在生物工程专业的专业选修课中保留生物技术专业的细胞工程、酶工程等选修课（见表1）。

六、专业课

专业课的设置也体现了从科学、技术到工程的循序渐进过程（见表1），从科学到技术的专业课调整率达30%，而从技术到工程的专业课虽然有较大变化，但所列举的课程多为非典型的工科专业课（如基因工程、细胞工程、蛋白质工程），回避了典型的工科专业课如氨基酸工艺学、抗生素工艺学、有机酸工艺学、酿造酒工艺学等。学分的增加也不尽合理，三个相近专业，不论理科还是工科，学分基本要求应尽可能一致。向上浮动及在各选修课程间适当调整则是各校应有一定的自主权。另外生物工程是典型的工艺类专业，专业必修课缺工艺类专业应有的分析检测课也会给工艺过程及产品研发和生产中的质检质监和质控及产品安全留下隐患，故建议3+X模式中3应包含专业分析、X应例举氨基酸工艺学、抗生素工艺学、有机酸工艺学、酿造酒工艺学等。

七、实习及毕业实践环节

生物科学和生物技术的实习及毕业实践环节完全一致（见表1），未能体现从科学到技术的差异特点以及生物技术可授农学或林学学位的特色。毕业设计是工科工艺类专业最为特色的实践环节，但在许多学校以“毕业设计（论文）”的形式出现，实际实施则只做毕业论文，没有毕业设计，使毕业设计名存实亡，致使许多学校生物工程专业的毕业生根本就不知道何谓毕业设计，许多学生甚至把毕业论文当作毕业设计。建议明确生物工程专业的“毕业设计”为必修环节，可以设计论文二者兼顾，至于是“大设计小论文”还是“大论文小设计”可依各校情况而定，唯有如此，生物工程专业才能名符其实。

八、师资要求

师资的最低要求在规范中描述不尽一致，应加以统一。且应规定专业课的师资要求，因为能承担专业课的老师一般能胜任专业基础课，而能承担专业基础课的老师则不一定能胜任专业课。这在工科尤其如此。故除规定学历职称要求外，应规定专业要求，即“本科为相应或相关专业”的师资应大于专业师资总数的50%。

九、其他

近年由于社会办学、企业办学、校企合作、产学研合作、网络教学、数字图书资料等多元化和多样化的办学形式和方式的发展，统一实践等硬件条件形式较为困难，而且也不符合时代要求。建议教室（专用或生均面积）、专业课实验室（面积及专用设备）、图书资料数据库量设定为刚性要求，研究所（室）或技术中心、实习基地规模和数量等宜设定为柔性、选择性或特色要求。

参考文献：

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[2]教育部高等学校生物科学与工程教学指导委员会.生物技术专业规范[J].高校生物学教学研究（电子版），2012，2（1）：3-10.

[3]教育部高等学校生物科学与工程教学指导委员会.生物工程专业规范[J].高校生物学教学研究（电子版），2012，2（2）：3-10.

[4]陈朝银，余旭亚，林连兵，孟庆雄，刘丽.生物工程课程体系的构建与实践[D].第二届全国高等学校生物工程专业课程体系与人才培养研讨会论文集，北京：高等教育出版社，2005.

[5]陈朝银，熊向峰，韩本勇.生物工程专业毕业设计兼做必要性和可行性研究与探索[J].教育部高等学校教学指导委员会通讯，2011，（8）：26-28.

微生物环境工程论文范文第2篇

摘 要：随着生物学的迅猛发展，生物工程由于其高效、无二次污染等优点，在环境保护中得到广泛应用。通过综述生物工程在减少污染物排放、环境监测、废水处理、固体废弃物处理、大气污染处理、土壤污染治理等环境保护领域的应用，以供研究者参考。

关键词：生物工程 环境 保护

生物工程，这门新兴的综合性应用学科于上世纪70年代初兴起，是以生物化学、微生物学、遗传学和细胞学等为代表的生物学的理论和技术为基础，结合机械、电子、计算机、化工等现代工程技术，创造出具有特别功能的“工程菌”或“工程细胞株”，以产生有用的代谢产物或发挥其特别生理功能。包括基因工程、细胞工程、发酵工程、酶工程和生物反应器等内容。

生物工程用于环境有悠久的历史。但现代生物工程和环境工程的结合，于20世纪80年代诞生在欧美地区，形成了环境生物工程，它涉及的学科领域众多，通过利用生物体或生物体某些组成部分或机能，建立降低或消除污染物产生的工艺流程，或者能高效净化环境污染，同时又生产有用物质的工程技术。利用生物工程处理污染物的最大特点是，处理产物都是水、二氧化碳、氮气等无毒、无害的物质；可以有效避免二次污染，是一种安全而彻底的方法。

1 生物工程技术减少污染物排放

利用生物工程技术，研制具有特别功能的“工程菌”或“工程细胞株”，并用于生产流程中，减少污染物排放、甚至零排放。例如，生物农药具有安全、无毒、不污染环境等特点；生物质能源的利用能有效降低污染物排放；高催化效率“工程菌”提高化学反应速度，减少生产过程能源、原料的消耗；这些对于保护生态环境都具有重要意义。

2 生物工程在环境监测的应用

监测环境污染是环境保护工作中的一个重要环节，除了应用化学或仪器分析进行测定外，生物监测也日益成为重要的监测手段。可以利用指示生物、基因工程技术改造过的微生物、分子生物学技术、生物芯片技术、生物传感器等技术监测环境污染。如水葫芦监测水域中的砷；用细菌总数及粪便污染指示菌（大肠埃希氏菌、克霉伯氏菌等）监测水质；用鼠伤寒少门氏菌检验物质致突变性与致癌性。近年来，研究较多的有聚合酶式反应技术（PCR技术）、生物传感器、核酸探针、酶联免疫吸附技术（ELISA）、生物荧光方法等生物高新技术也应用于环境监测。PCR 技术可用于土壤、沉积物、水样等环境标本的细胞检测。生物传感技术可用来测定水体中的BOD、酚、NO3、有机磷，还可以用来分析大气中的CO2、SO2、NOx的含量及浓度等。Andreas等报道了将检测汞的传感器菌株用于测定土壤中汞的生物有效性；Charlesp等用多孔渗透膜、固定化硝化细菌和氧电极组成微生物传感器，用此传感器测定样品中的亚硝酸盐含量，可间接测定空气中NOx的浓度，其检出限为1*10-8mol/L。今后，生物工程技术由于其快速、灵敏、特异性强的特性，将在环境监测中广泛应用。

3 生物工程在废水处理中的应用

废水中所含的污染物质是多种多样的，需要几种方法组成一个多层次处理系统。物理方法一般适用于预处理，化学方法容易产生二次污染；利用生物工程措施净化废水则是利用生物的新陈代谢作用，对废水中的污染物质进行转化和稳定，将废水中污染物转化为无毒、无害、稳定的物质。

固定化微生物技术。这是生物工程领域的新技术，利用基因工程技术将一些具有特异性的优势菌种不断得到改造或创造，将这些具有脱色菌、脱氮、脱磷等高效专性菌进行固定化后，菌体密度提高，极大提高了处理工业废水和分解难生物降解的有机物质的效率，具有明显优势。

生物反应器技术。在活性污泥中加入既有固定载体又有流动载体，既有好氧又有厌氧固定膜的反应器，大大增加反应体系中的生物量和生物类群，运用发酵工程原理，最高水平地发挥微生物降解污染物的生物活性。此法可提高生物处理的效率，节约大量的人力，简化操作程序。

生物强化处理技术。通过向废水中加入优势菌种或通过基因工程技术产生的“超级工程茵”，形成高效生物膜，以去除有害物质。常见的方法有：高浓度活性污泥法、生物-铁法、生物活性炭法。

随着污染日益严重、环境标准的不断提高、科学技术的进步，利用生物工程技术开发了不少处理废水的新工艺和技术。如升流式厌氧污泥床（USAB）生物处理技术、厌氧折流板反应器（ABR）生物处理技术、间歇式活性污泥法（SBA）生物处理技术、吸附-降解（AB）生物处理技术等。

4 生物工程技术在固体废弃物处理中的应用

固体垃圾处理的常用方法有：堆肥、填埋、焚烧。堆肥法和填埋法利用了生物学原理，通过“无害化、资源化、减量化”措施处理的废弃物，可作为肥料使用，实现废物资源的二次利用。国内张玲、凌云、孙立明、王建香等研究人员都研究了复合微生物菌剂在堆肥和填埋处理中的应用，并取得很好效果。国外有研究人员用蚯蚓床处理有机垃圾和粪便。蚯蚓床处理可以将废弃物转变为无臭味、肥效高的蚯蚓粪土，蚯蚓本身也是很好的医药原料和优良饲料，效果显著。

生物工程技术对于消除白色污染亦有重要意义，主要表现在以下几个方面：（1）利用基因工程技术可以筛选优势微生物、构建高效降解菌，并通过发酵工程技术大量培养，达到降解白色污染物的目的。（2）利用基因工程技术将能编码降解蛋白的基因导入某一土壤微生物（如：根瘤菌）中，使两者同时发挥各自的作用，迅速降解塑料等白色污染物。（3）通过基因工程方法，利用微生物生产可降解塑料。

5 生物工程在大气污染治理中的应用

废气的生物处理和空气净化主要是指利用微生物吸附分解有机物能力和降解恶臭物质与有机废物的方法，主要方法有生物洗涤、生物过滤、生物吸附法等。这些方法具有成本低、效率高、消耗低、安全性好和无二次污染等优点，比传统废气处理方法优势明显。此外，还可通过减少生产过程的污染物排放，从源头上减少污染物。酸雨的主要原因是燃煤产生的高浓度SO2，可以通过微生物脱硫技术减少SO2的排放。

6 生物工程在土壤污染治理的应用

土壤污染主要包括重金属污染、农药残留、土壤板结等方面。我国土壤重金属污染物主要来源于工业废渣、污水灌溉、生活垃圾等。土壤是人类生存的基础，我们既要保证18亿亩耕地红线，又要保证土壤的质量，生产健康的食品。

重金属难以降解，是土壤污染的重要污染源且对人体健康危害极大。重金属污染土壤生物修复技术包括植物修复和微生物修复。生物修复的主要原理是利用或通过基因工程技术改造微生物、动物和植物等生物的功能，将重金属吸附或转化为无毒产物。主要通过以下两种方法实现对重金属的净化：（1）通过生物作用，改变重金属在土壤中的化学形态，降低其移动性和生物可利用性；（2）通过生物吸收、代谢，削减、净化与固定重金属。

另外，农业生产中，80%以上的农药会残留在土壤之中，其中的磷、氯代烃等是造成污染的主要物质。运用现代微生物技术可以将这些有害物质分解为H2O和CO2等无毒无害或毒性较小的其他物质，不会对环境造成破坏。

7 结语

综上所述，生物工程已经在环保领域得到了广泛应用，并产生了重要的作用和深远的影响。随着现代生物学技术的迅猛发展和相关工程技术的提高，生物工程在环保领域中必将发挥更积极的作用，担当更重要的角色，带动整个环保事业迈入新发展。

参考文献：

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[3] 曾令波.生物技术在环境污染治理中的应用研究进展[J].高等函授学报（自然科学版），2008，21（6）：52-54.

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[5] Charles P T， Gauger P R，Patterson Jr C H，et al.On-site Immunoanalysis of Nitrate and Nitroaromatic Compounds in Groundwater[J].Environ SciTechnol，2000，34（21）.

[6] 沈耀良，王宝贞.废水生物处理[M].北京：中国环境出版社，2001.

[7] 张玲，李铁民.复合微生物菌剂在剩余污泥堆肥中的作用研究[J].微生物学杂志，2007，27（6）：48-50.

[8] 凌云.禽畜粪便高效降解菌的筛选和应用[D].上海：华东师范大学，2004.

[9] 孙立明，王克虹.高效复合微生物菌剂对垃圾填埋场恶臭物质的抑制作用[J].中华卫生杀虫药械，2004，10（4）：268-270.

[10] 王建香.城市粪便高效降解菌的筛选和效果评价[D].南京：南京理工大学，2008.

[11] 陈建孟，王家德，唐翔宇.生物技术在有机废气处理中的研究进展[J].环境科学进展，1998，6（3）：30-36.

[12] 石慧芳，陈春涛，刘启旺.微生物烟气脱硫技术及其研究方向[J].郑州轻工业学报（自然科学版），2002，17（2）：100-103.

[13] 张玉秀，于帅，文镇宋，等.重金属污染土壤的生物修复技术[J].金属矿山，2009（4）：146-149.

微生物环境工程论文范文第3篇

追梦各具魅力的研究院校

几十年来，为了人类医疗水平的提高，生物医学工程的追梦人坚定地做项目、搞科研，研发出一个个新的医疗技术，更培养了一代代的生物医学人才。国内生物医学工程院校就是这样一个群体，从最初建立院系学科到分专业发展科研，再到如今培育人才做实际项目，每一步都走得精彩。

重点名校

清华大学

作为国内首屈一指的理工科高校，清华大学的教学科研资源得天独厚，生物医学工程系也不例外。该系强大的师资力量不可小觑，教授就包括院士、“长江学者”特聘教授、美国电气和电子工程师协会院士、美国医学和生物工程研究院院士。另一方面，清华大学生物医学工程系硬件设施优越。院系所在的医学科学楼拥有7个科研实验室和4个教学实验室，各实验室设施齐全，更引进了世界最先进的设备供师生研究所用。

清华大学生物医学工程学科自创立以来，在医学信号处理、生理系统建模仿真、超声成像等领域进行了长期系统地研究，在生物芯片、生物信息学、神经工程、分子影像等新兴方向有明显特色。毕业生中既有国际知名大学的教授，也有国内医疗仪器产业的领军人物，更多的是国内教学、科研、国防及产业方面的优秀人才。

清华大学生物医学工程专业每年的硕士研究生总数在30人以内，具体到校内校外是1∶1的比例，考研招生的人数大概在15人左右。

上海交通大学

上海交通大学生物医学工程专业创建于1979 年，同样是我国最早建立生物医学工程学科的院校之一。正如“早起的鸟儿有虫吃”，上海交通大学生物医学工程起步早，发展也较为成熟。2011年，上海交通大学生物医学工程学院成立，旨在对接国家重大需求及临床医学发展需要，重点建设生物医学仪器、神经科学工程、医学影像信息、生物纳米材料4个学科领域，致力于培养具有国际竞争力的生物医学工程领域高端研发人才。生物医学工程学院实施精英式教育，从一年级开始就实行导师制，进行全方位的导航。学生入校后，一、二年级夯实数理生基础及专业基础;三、四年级根据领域方向兴趣，在导师的指导下，拓展知识，提升创新能力和实践能力。这一教育方式让该学科的毕业生更出类拔萃。

2010年上海交通大学生物医学工程各专业研究生报考录取表

专业名称 报名

人数 录取人数 报录比

生物学 319 53 6.18∶1

化学工程与技术 43 9 4.78∶1

生物医学工程(83100) 95 30 3.17∶1

生物医学工程(430131) 8 21(含推免) 未知

生物工程 7 4 1.75∶1

西安交通大学

西安交通大学的生物医学工程在业内声名远扬。2000年，在原西安交通大学、西安医科大学、陕西财经学院三校合并及学科交叉融合的基础上，生命科学与技术学院成立。该院下设生物医学工程系、生物科学与工程系两个系，设有生物医学工程研究所、生物医学分析技术与仪器研究所、分子遗传学研究所、癌症研究所、生物医学工程与仪器研究所、线粒体生物医学研究所六个研究所。依托学校的整体实力，学院还设有现代医学电子技术及仪器国家专业实验室、生物医学信息工程教育部重点实验室、生物医学工程陕西省重点实验室三个重点实验室。2011年西安交通大学生命科学与技术学院生物医学工程招收学术型硕士研究生50人，全日制专业学位研究生20人。

复旦大学

复旦大学生命科学学院创立于1986年，是我国最早在大学中成立的生命科学学院，也是国家生命科学和生物技术人才培养基地。生命科学学院由生态与进化生物学系、微生物学和微生物工程系、遗传学和遗传工程系、生理学和生物物理学系、生物化学系五个系级单位组成，拥有遗传工程国家重点实验室、生物多样性与生态工程教育部重点实验室、现代人类学教育部重点实验室三个国家和教育部重点实验室，以及遗传学研究所、发育生物学研究所、植物科学研究所、生物多样性科学研究所、进化生物学研究中心等七个研究机构。学院以科学研究为主导，以争取国家级重大项目为抓手，力争在科研成果、科技产业化等方面实现快速发展。

2010年复旦大学生物医学工程各专业研究生报考录取表

专业名称 报名人数 录取人数 报录比

生态与进化生物学 18 6 3∶1

微生物学和微生物工程 49 11 4.45∶1

遗传学 90 42 2.14∶1

生理学和生物物理 8 5 1.6∶1

生物化学 128 48 2.67∶1

实力院校

浙江大学

1977年浙江大学科仪系设立国内第一个生物医学工程专业，并相继建成我国生物医学工程第一个硕士学位授予点、第一个博士学位授予点和第一个博士后科研流动站，现隶属浙江大学信息学部生物医学工程与仪器科学学院。其生物工程系在我国生物医学工程业内享有“黄埔军校”的美誉。学院建有生物传感技术国家专业实验室、生物医学工程教育部重点实验室等学术研究机构。学院与国际一流大学及科研机构的交流和合作广泛，多次举办高质量的国际学术会议。作为实力派院校之一，学院办学条件优越，科研实力强劲，现有科研实验用房6千多平方米，历年来先后获得国家级和省部级科技进步奖30余项，多项科研成果居国内外领先地位。

学院硕士招生按生物医学信息处理、医学成像与图像处理、医学仪器、生物传感技术、定量与系统生理等方向进行，按下表中的小专业录取。其中免试研究生比例约50%。

2010年浙江大学生物医学工程各专业研究生报考录取表

专业名称 报名

人数 录取

人数 推免人数

电子信息技术及仪器 110 24 未知

生物医学工程(083100) 86 46 未知

仪器仪表工程 1 6 5

生物医学工程(430131) 6 14 8

东南大学

作为国内生物医学行业的佼佼者，东南大学生物科学与医学工程学院以强大的实验平台和严谨的治学态度见长。该学科设有生物电子学国家重点实验室、江苏省生物材料与器件重点实验室。另外，在苏州、无锡等地开设科研基地，给学生提供了优良的实践平台，更方便学院与校外公司合作。在教学治学方面，全院师生在韦钰院士的带领下，在追求知识和理想中求实进取，勇于创新，创造了很多卓越的科研成果。

依托强大的学科优势，生物科学与医学工程学院学生学术思想活跃，专业基础扎实，具有较强的创新意识，大受用人单位欢迎。毕业生可到生物医学工程和电子信息工程领域的企业、高校、科研院所、医院等单位从事研究、设计、管理等方面的工作。

在考研招生时，学科分两个方向来录取。对于初试，考卷一般都不会设置太难，主要是对基础知识部分的考查。

2010年东南大学生物医学工程各专业研究生报考录取表

专业名称 报名人数 录取人数 推免人数

生物物理学 15 4 0

生物医学工程 106 61 13

华中科技大学

华中科技大学生命科学与技术学院拥有生物医学工程和生物物理学两个国家重点学科。学院科研实力雄厚，依托学院建立的科研基地包括：国家纳米药物工程技术中心、科技部基因工程“国际科技合作基地”、武汉国家生物产业基地、生物医学光子学教育部重点实验室、中英基因工程和基因组学联合实验室、中德马普生物物理与生物化学合作实验室等。近三年承担国家和省(市)研究课题234 项，其中国家自然科学基金108项，获得省部级以上奖励5项，获得授权发明专利23 项，发表SCI收录论文418篇。

学院研究方向包括医学图像处理与分析、医学成像技术与应用、生物医学信号检测与处理、纳米生物光子学与生物传感技术、人工器官等。近两年的考研报录情况未公开，但历年报考人数一直在全国高校内居多。

逐梦与时俱进的研究分支

近年来，随着生物医学工程学科的发展，生物医学工程技术也日趋成熟，各分支方向的发展也日益明晰。那么，经过几十年的科学探索与研究，生物医学工程的发展现状如何?生物医学工程研究包括生物力学、人工器官、生物医学信号检测处理、生物医学仪器、生物医学成像、生物医学超声、生物材料与微纳米生物技术、分子电子学以及远程医疗与社区保健工程等分支。现今，各分支的发展与研究进行得如火如荼，研制出一系列辅助医疗仪器与关键技术，并在人类医疗诊断中发挥了很大作用。一般来说，我们可以将这些分支简分为四个方向：医学影像学、医学信息工程、医学仪器和分子生物学。

那么，对生物医学工程怀有憧憬的你，应该如何选择自己的努力方向呢?古人云：“知己知彼，百战不殆。”我们需要了解生物医学工程，明白自己对哪方面感兴趣。

医学影像学

影像学诊断是20世纪医学诊断最重要、发展最快的领域之一。20世纪50年代x光透视和摄片是临床最常用的影像学诊断方法，而由于X线、CT技术的出现和应用，影像学诊断水平发生了飞跃，极大提高了临床诊断水平。核磁共振计算机断层成像系统，不仅可分辨病理解剖结构形态的变化，还能做到早期识别组织生化功能变化的信息，有利于临床早期诊断。医学影像学由此而生。

不同于医学专业的影像学注重使用影像来诊断病情，生物医学工程医学影像学注重研究如何给医生提供更好的图像信息，如何将人体成像的信息更加可视化。近年来，各相关研究机构研发了许多新型的医学影像技术，包括人体各大脏器、血液乃至皮肤的成像技术，提取出更加有效的医学特征辅助医生治疗。

医学影像的研究对于研究人员的计算机水平有很高的要求，如在本科阶段学习的matlab/c++等软件是较为常用的编程软件。该方向研究生阶段的学习科目有《医学影像学》《多维信号处理与分析》《信号处理的小波变换》等，主要介绍医学成像的基本原理与关键技术，是本科阶段《大学物理》《高等数学》《数字信号处理》等课程的深度延续。

这一方向的研究在生物医学工程专业中较为普遍，很多大学都开设相应的课程或实验室。由于各院校发展情况不同，研究方向的名称也略有不同，感兴趣的考生可以利用网络资源加深了解。典型的院校有：清华大学、上海交通大学、华中科技大学、东南大学等。

医学信息工程

医学信息工程研究方向包括神经功能工程、生物医学信号的检测与处理、生物信息获取以及传感生物信息系统和应用等分支。其主要工作目标一方面是为神经科学研究建立交叉的技术平台，另一方面是为临床神经疾病的诊断和治疗提供新的解决方案。生物医学信号是人体生命信息的集中体现，是窥视生命现象的一个窗口。通过检测心电、脑电、肌电和细胞电活动、体温、血压、呼吸、心音、肌肉收缩等生物信号，提供给医生最好的诊疗信息。

该方向研究生阶段的课程设置主要包括《电路》《信号与系统》《数字信号处理》《数据结构》《生物系统及建模》《生物医学模式识别》等。各院校的课程设置基本相同，或者是相关课程的拓展。同样，该方向对学生的计算机编程能力有一定要求，在学习或实验中需要熟练应用计算机处理实验数据。毕业生的就业去向主要是电子信息和医学信息类的科研院所、医药卫生单位、生物医学电子信息企业等，从事科研、开发、应用设计制造及设备管理等方面的工作。国内开设该方向的院校有：四川大学、电子科技大学、西安交通大学、浙江大学、东南大学等。

医学仪器

医学电子仪器是生物医学工程学科的一个重要分支。19世纪末20世纪初，人类研制成功的各种治疗仪器大量进入临床，最具代表意义的有可植入式心脏起搏器、高频电刀、激光刀等。伴随微电子技术和计算机技术的发展，各种物理治疗类仪器发挥了越来越显著的作用。目前的研究课题包括：面向肿瘤诊断治疗的新型设备的研究开发、基于物理方法的热治疗技术、大功率驱动技术及医学仪器的设计与制造、面向家庭和社区医疗的数字化仪器的研发等方面。

该方向研究生阶段的课程主要有《智能仪器设计》《高级医疗仪器》《医学仪器原理》等，是本科阶段《微机原理与接口技术》《传感器技术》《信号处理技术》等课程的延续。国内开设该方向的院校有：上海交通大学、清华大学、浙江大学、四川大学等。

分子生物学

分子生物学是以分子水平研究生命本质的一门新兴边缘学科，它以核酸和蛋白质等生物大分子的结构及其在遗传信息和细胞信息传递中的作用为研究对象，是当前生命科学中发展最快，并正在与其他学科广泛交叉和渗透的重要前沿领域。由于分子生物学的不断发展，现代生物医学工程中人工关节、人工心脏起搏器、人工心脏、人工肝、人工肺等在临床上得到应用，使千千万万的患者恢复了健康。随着社会多样性发展，市场需求的不断变化，该方向也会研发出新的生物能源、保健、护理产品，甚至是化妆品相关的技术。

因国内各院校学科发展不同，该研究方向分支有：生物材料及人工器官、生物芯片与微纳米生物医学系统、生物纳米材料、肿瘤分子生物学等。研究生阶段的课程设置包括：《分子生物学》《纳米科学技术引论》《分子细胞生物学》《纳米药物系统》《显微分析与纳米结构物理》。从课程的设置可见，分子生物学对生物、物理、化学知识有一定的要求。作为国内新兴学科之一，其毕业生就业去向主要是一些研究所、科研机构、医疗企业。开设院校有：四川大学、大连理工大学、东南大学、上海交通大学等。

纵观生物医学工程的发展历史，生物医学在我国还处于起步阶段。但随着社会发展，人们对生活水平的高要求，各种诊疗仪器、实验装置趋向计算机化、智能化，远程医疗信息网络化将被广泛应用。可见，生物医学工程发展具有很大的潜力。如果你也心怀生物医学工程发展的梦想，那就勇敢地投身到生物医学工程的研究中。

微生物环境工程论文范文第4篇

【关键词】绿色化学工程工艺;化学工程;资源利用

引言

随着绿色环保理念和可持续政策不断应用的情况下，化工企业需要进行积极的改革，引进新型生产工艺，确保化工生产过程中符合绿色环保理念。将绿色化工技术应用到化学工程工艺中，作为化工生产环节全面应用的基础，需要重视实施中遇到的问题，并提出针对性解决对策，从而促进化工企业的可持续发展。

1绿色化工概念

绿色化工更像是化工工艺的一种概念，通过对科学的方式对化学反应进行改良，从而减少化工反应期间各种废弃物的出现，从而能够实现对生态环境的和合理保护，降低各种污染物的产生量。绿色化工应当提高对度废物排放量的重视，通过借助废物回收技术，实现对污染物排放量的有效控制，在实际发展过程中，不断深入可持续化发展理念，体现绿色化工价值，改善生态环境。

2绿色化学工程工艺应用于化学工程开发的意义

与绿色化学工程工艺相比较传统的化学工程所使用的工艺在对有害物质的处理上具有明显的滞后性，往往在选择在污染物产生后再想办法进行收集净化，这种方法给有害物质发生进一步化学反应提供了条件，增加了污染物产生的数量，而且污染物的再收集和净化使其成本相应的有所增加。例如，就烟气除尘而言，對于传统的烟气除尘方法，其进行的空气净化并不能将污染物直接转化为废水废渣，而是需要进一步采取另外的处理方法进行处理，步骤的繁杂无疑会造成成本的相应提高。而绿色化学工程工艺的应用主张的是在直接过程中将清洁工作完成，这样便可以预防有害物的相关化学反应，对源头上的化学物质污染进行治理，这相比较传统的化学工程更加清洁高效

3绿色化学工程工艺应用于化学工程的技术要点

3.1合理选择化学原料

由于化学原料为化工生产过程中的起始元素，因此在研发绿色化工技术时，首要研究对象为化学原料。在选择化学原料时，需要确保材料的绿色环保性，只有达到检测标准的材料才能投入使用，在源头上降低化工污染问题。但是在实际的应用中，由于化工原材料的特殊性，某些为不可替代品，需要特殊处理。可再生化工原料具有良好的应用效果，例如，野生植物和农作物等原料。

3.2选取化学工程中应用的催化剂

催化剂对化学反应的影响十分突出，是一种常用的化工生产材料。但是，多数化学反应中应用的催化剂都具有一定的毒性，容易对生态环境造成不良影响。如何处理化学反应中的废弃物是现代人们关注的一项重点问题，而通过对绿色化工技术的合理应用，可以有效减少在应用催化剂时，各种有害物的产生。在选择催化剂期间，科研人员应当尽量危害较低的催化剂，同时，在化学反应期间，要减少反应物中各种废气污染的释放，进而达到改善生态环境的作用。

3.3绿色化学生产技术的使用

在化学工程生产过程中保障不排放任何对环境有害的废水，废气，固体废弃物等这就是所谓的清洁的生产技术。通过绿色化学技术可以减少排放废弃物，同时可以大大减少环境污染。这些技术的运用使化学生产的环境成本减少。比如，生活中的脱硫脱硝技术对化石燃料的有害物质进行分离，减少有害气体的产生。针对淡水资源缺乏而产生的海水淡化技术，其方法是对海水进行盐水分离，该项技术的过程中不仅没有污染物废弃物的产生而且产生的氢氧化镁又是一种清洁化工产品，因此该技术就是一个典型的绿色化学生产技术。清洁生产技术包括的范围很广，如城市垃圾的无害化处理、生活垃圾的沼气化处理、太阳能风能发电、辐射加工术、基因工程等都是绿色化学生产技术的使用。

4绿色化学工程工艺应用于化学工程

4.1生产环境友好型产品

环境友好型产品具有环境无害化和低公害特点。环境友好型产品主要包括节水设备、节能设备、无污染的建筑装饰材料和无污染的包装材料等，都能够实现产品的绿色化和有机化发展，在绿色化工技术中使用绿色生产工艺进行生产，也能够节约资源。比如，从生物质中提取蔗糖和葡萄糖作为生产的原料，在细菌发酵或者酶类催化的作用下，能够生产出所需的化学物质，也属于环境友好型产品。在传统的化工工业中，能够获得丰富的物质和能源，但是，在生产化工产品的时候，会产生一些废弃物质、有毒物质和有害物质等，给自然环境带来污染问题。现如今，在倡导的绿色化工技术背景下，将这项技术作为一项长期实行的政策，对我国的化工产业和环保事业的发展都发挥了很重要的作用。

4.2合理优化供热系统

传统化工厂中采用的通常都为单线供热装置，因此，装置在具体应用期间，为了满足一些设备种在具体供热上的需求，要对热量进行调节，要将其调到最值，而从实际生产情况来看，一些设备在具体运行期间并不需要太多的热量，这也将会浪费大量的热量。通过对绿色化学生产理念进行应用，通过对联合供热装置进行应用，完成相应的供热作业，这可以在确保满足生产中各项设备对热能的需求基础上，不会浪费能量，进而达到最终的节能目的。

4.3生物技术的应用

生物技术应用主要结合生物学、化学反应等知识，将生物材料作为化学原料，进行化学加工，从而有效的改善传统化工产生生产环节。微生物发酵技术是应用范围最为广泛的，其应用主体为生物酶技术，并结合基因技术和细胞技术，能够有效降低化工企业的工业污染情况，提高化工企业的生产质量。在化学工程工艺中，生物技术能够为化学反应提供生物酶作为催化剂，促进化学反应的正反应速率。例如，绿色化工技术中的生物合成技术能够将麦秆中存在的有利物质进行萃取，然后经过一系列的反应，将其转换为聚乳酸，作为化学反应的优良催化剂。

4.4新型分离技术

分离技术属于化学工程技术中较为常用的一种重要技术，分离可以强化设备，较小设备体积，实现能量转化，从而为社会可持续发展服务。传统的分离技术主要是根据物质的不同沸点，来分析不同的物质，例如蒸馏、萃取、结晶、电泳等，但是这些技术已经跟不上现代化学生产的需求。新型分离技术的研究和应用满足了化学生产的不同需要。新型分离技术可以分析不同材料和混合物进行分别发生化学反应，产生出和混合物不同的新气体、新固体物质。充分发挥新型分离技术的信息技术优势，使得化学生产实现了高效性。

结束语

绿色化工技术在化学工艺中应用可以产生较为积极对影响。在实际问题分析中，从而治理环境污染角度对问题出发，通过对绿色化工技术的合理应用，达到治疗环境污染的作用。此外，还可以实现对化学工程工艺的合理优化，提升各种化工生产中各种材料的利用率，改善生态环境，促进整个行业的健康发展。

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[5]许紫洋，袁世岭.化学工程与工艺中绿色化工技术的应用[J].化工设计通讯，2018，44(12)：80.

微生物环境工程论文范文第5篇

摘要：水环境化学是水文与水资源工程专业的主干课程之一。为了提高教学效果，以实际水环境问题为引导，结合教学难点与教学重点，分节分章制定水环境问题情景，建立一种情景模式下基于能力培养的水环境化学课堂教学模式，培养学生把理论知识与水环境问题实践紧密结合起来的能力，为将来从事水文水资源工程的专业工作打下良好基础。

关键词：情景模式；研究性实验；水文与水资源专业；课堂教学改革

一、引言

水环境化学是水利类课程的基础教育课程、专业课程。水环境化学是研究化学污染物质在天然水体中的存在形态、反应机制、迁移转化规律及其生态效应的一门学科。通过对这门课程的学习，将使学生了解当代水环境问题，熟悉和掌握水环境中潜在有毒有害化学物质在环境中的存在和分布，以及它们在环境中的形态变化、迁移转化、积累、归宿和生物、生态影响等，并掌握相关的化学理论和方法。培养学生把理论知识与水环境问题的实践紧密结合起来的能力，以及分析问题和解决问题的能力，增强学生的水环境保护的意识和素质，为将来从事水文水资源工程的专业工作打下良好的基础。在以往的教育管理模式下，学生主要针对教材内容进行理论知识的学习，学生掌握知识较为基础。学生并不能很好地将所学知识点与实践内容结合起来，其头脑中并未形成完整的知识链，与实际工作相对脱节。从以往的授课过程中与学生交流可知，学生在学习后并不清楚所学内容可以在以后的工作或科研中是否有用？如何应用？特别是在部分环境类课程中有实验课，学生在课堂中掌握了实验方法，可是其并不知道这对其今后的工作有何支撑？在课堂教学过程中缺乏對于学生实践概念的培养。因此，产生了一系列的问题，如学生学习兴趣低、学习积极性不高问题、应试教育模式、教学效果差等问题。

因此，本文在分析水环境化学的专业特点的基础上，提出几点课程教学改革的思路，重点分析一种在课堂教学过程中采用项目研究、实践基地认知与课程教学相结合课堂教学手段，对学生专业知识学习、实践能力培养具有重要意义。

二、情景模式的授课手段在水环境化学课程的具体应用

（一）课堂教学中情景模式的应用

在课堂上用实际环境问题作为引导，对教学内容思考的出发点变为“用知识做什么”。并且这里的“做什么”是解决真实的实践问题。针对不同专业、不同年级所讲授课程，结合教学难点与教学重点，分节分章制定环境问题情景，制作包含图片、视频等信息化、可视化的情景模块。结合野外实际测试过程图片、影像等资料，使学生形成完整的知识链。每章内容课堂讲授前，利用5—10分钟，播放与此章相关联的环境问题情景模块。课堂教学过程中，将教学难点、教学重点、其他知识点与环境情景模块串联，调动学生积极性、参与性、创新性。

如在水环境化学的课堂教学中重点章节：天然水中的气体溶解平衡，教学重点和教学难点在亨利定律、水中溶解氧与水中溶解二氧化碳。备课过程中建立情景模块，以不同图片形式展示不同季节湖泊水环境状态，制作短视频包含湖泊水华爆发、鱼类死亡等，引导学生探究问题：为什么会不同季节有不同的环境状态，水华爆发有何危害？面对这样的现象，作为一名水利工作者，首先需要测试哪些指标来摸清环境问题？这些问题的设计需要结合“教学重点和教学难点中的亨利定律、水中溶解氧”，从而引出此节课所需要学习的内容，计算这个湖泊中不同季节（水温不同）水体中溶解氧的含量，从而得出重点内容水中溶解氧的含量与温度存在一定关系，而且水华的爆发会影响水中溶解氧的含量，影响鱼类等生物的正常生存。通过情景模式的课堂授课，学生即学会的教学难点和重点，又能明白学了知识可以用在哪，怎么用，从而在根本上提高教学质量。

（二）实验教学中情景模式的应用

实验教学环节，利用学院实验平台、教学基地、任课教师科研基地开展基础性、综合性、应用性与研究性实验。将分散的实验操作，通过小科研项目组合成为系列实验，变验证性实验为设计性实验与验证性实验相结合的综合性实验，再与实际问题相结合，进行应用性实验分析。将教师的科研项目中关于环境指标的测定部分作为实践教学一部分，将最终实验结果以科技论文形式体现，使水环境化学实验课与学生创新能力相结合。

在实验课程教学中，先将学生分小组，设计不同的环境情景模块，不同湖泊、不同河流出现的不同水环境问题供学生进行课题选择，如水体富营养化、水体有机污染、水体盐化污染、水体重金属污染，需要测定哪些指标？学生实验前期，通过阅读文献、查找教材，确定所需测定指标，带着问题进入实验室开展实验，这将对学生掌握实验技能具有较大的帮助。

在验证性实验、综合性实验及应用性实验的基础上，作为拓展学习，可以开展研究性实验。课下可以结合教师所开展的科研项目，继续进行后期设计性实验，进行论文发表，通过科研项目的研究性实验学习使学生不但对教材讲述的知识有了更好地掌握，还激发了学生的学习兴趣，了解学科当前的发展方向，加强学生科研能力。

三、结论

通过分析目前本科生课程教学存在的问题，提出在课堂教学过程中采用项目研究、实践基地认知与课程教学相结合的课堂教学手段，针对不同专业、不同年级，依据教学难点与教学重点，分节分章制定水环境问题情景，建立情景模式中以实际水环境问题为导向、以科研性实验为内容的授课方法，研究成果将对应用型人才培养方案下所开设的水环境化学课程建设具有很好的推广示范作用。

参考文献：

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[4]冯波，肖长来，梁秀娟.水环境评价课程改革探索与实践[J].科技创新导报，2013.27：21-22.

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微生物环境工程论文范文第6篇

关键词：大数据工程;人才培养定位;跨学科融合;数据分析技能差异;课程体系改革

引言

大數据时代的到来催生了大数据工程教育。我国从2014年中国科学院大学首个“大数据技术与应用”专业到2018年已有285所高校新开“数据科学与大数据技术专业”。国内现有文献研究都局限于单一学科，例如统计学[1-5]、数学[6]、计算机学科[7-10]的大数据人才培养模式研究。但是对数据科学与大数据技术专业与大数据工程教育认识模糊，缺乏对数据工程师及数据科学家内涵的研究，导致对该专业课程体系认识不足，课程设置随意性大，人才培养模式趋同，办学特色不鲜明。

一、大数据工程教育有关概念

大数据工程。数据工程是工程计算系统、计算机软件或部分通过数据分析提取信息的多学科实践[11]。大数据工程是围绕着大量数据的设计、部署、获取、维护(存储)和建模分析的计算机科学与统计学等学科的综合实践。与大数据分析涉及数据的高级计算不同，大数据工程只涉及系统和设置的设计和部署，是计算实施的前提。

数据分析员。做查询和处理数据、提供报告、总结和可视化数据的人员。对如何利用现有的工具和方法来解决一个问题有很强的理解，并以特设报告和图表去帮助他人了解具体的查询。然而，不被期望去处理大数据分析，也不背期望具有数学或研究背景去开发新算法。

数据工程师。为数据科学家分析大数据准备“大数据”基础设施的数据专业人士，是能设计、建设、整合各种资源的数据，并管理大数据的软件工程师。可写复杂的查询，确保它是容易访问、工作顺利;还可以在大数据集上运行一些ETL(提取，转换和加载)，并创建大数据仓库以可用于报告或供数据科学家分析。数据工程师注重设计和架构，通常不期望他们知道任何机器学习或大数据分析。

数据科学家。能够把原始数据转化为纯净见解的人。数据科学家应用统计，机器学习和分析方法来解决关键业务问题。他们的主要功能是帮助单位组织把他们的大数据量变成有价值和可操作的见解。与“数据分析师”相比，除了数据分析能力之外，数据科学家应具有较强的编程技能、设计新算法、处理大数据的能力、具备领域知识的一些专业知识。此外，数据科学家还被期望通过可视化技术，建立数据科学应用程序，或叙述有关他们的数据(业务)问题的解决方案的有趣的故事、解释和提交他们的研究结果。

案例1：建立企业销售数据池。这是一个大数据系统设计问题，需要数据工程师完成：通过集成来自多个来源的数据创建数据池、以规则的时间间隔(可能每周)自动更新数据、数据的可用性分析(24小时，甚至每天)、易于访问和无缝部署分析仪表板的体系结构等目标。

案例2：企业销售数据分析及应用。对数据分析员，需要了解企业的现状与预期，收集数据，会用基本统计分析方法解决小问题，例如销售额下降问题。会提取销售商品信息、对数据进行整理汇总，用Python、Tableau可视化展示。对数据科学家，则需具有较强的R或Python等统计软件编程技能，会利用交叉列表解决用户流失问题、利用多元回归解决广告组合推荐问题、利用logistic回归解决行为预测问题、利用K-Means聚类方法选择目标用户群，利用决策树方法选择长期用户，能借助于深度学习方法，从用户评价中提取用户对事物的评价，分析用户对产品的态度和情感等深刻问题。

二、不同角色的数据分析技能的差异

数据工程师、数据科学家等大数据产业中的不同角色决定他们所需技能与使用的工具的差异。

分析员一般不做大数据分析，只需要对一些核心技能有基本了解。数据分析员的必需技能是统计、数据修改、数据可视化、探索性数据分析，主要工具有：微软Excel，SPSS，SAS，SPSS Modeler，SAS数据挖掘器，SQL，微软Access，Tableau，SSAS。

数据工程师的目标是优化大数据生态系统的性能。其技能和工具是：Hadoop，MapReduce，Hive，Pig、MySQL、MongoDB、Cassandra、数据流、NoSQL、SQL编程。

数据科学家要探索数据，提出正确的问题，并提供有趣的发现。他应该有非常广泛的关于机器学习，数据挖掘，统计和大数据基础设施方面的不同技术知识;应该有与接触过各种数据集的工作经验，并能够在大数据上有效和高效运行算法，保持最新的最前沿的技术。对于数据科学家，了解计算机科学基础和编程，包括语言和数据库技术的经验是必不可少的，技能和工具是：Python，R，Scala，Apache Spark，Hadoop，数据挖掘工和算法，机器学习、统计。

数据工程师与数据科学家这两个角色有很多重叠。例如，数据科学家可能使用Hadoop生态系统来为其数据问题提供答案，而数据工程师可能正在编程一个迭代机器学习算法以在Spark集群上运行。

三、大数据工程教育方向的人才培养定位

大数据工程教育方向的人才培养定位要依据计算机科学及统计学科的优势，結合高校的层次及地域分布，还要迎合大数据行业岗位需求，不同高校的人才培养定位是不同的，但是都应以数据为中心。对于定位于数据科学家的，则还需以数学计算/统计分析为主。实践中，普通本科院校很难在数据工程师与数据科学家之间只选其一，往往是对两者进行折中，旨在培养大数据科学与工程领域的复合型中高级技术人才，毕业生熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术与核心技能，具备大数据处理、挖掘、可视化、大数据系统集成、管理维护等能力。具体培养要求主要有：1. 掌握数据采集、清洗、存储、分析、挖掘和可视化的方法，具备从事相关工作的能力;2. 具备整合不同数据源，不同结构类型数据的能力和探索数据背后价值的能力;3. 经过系统化的训练，具有参与实际软件开发项目的经历，具备作为大数据工程师从事工程实践所需的专业能力;4. 掌握数理统计的基础知识、形成数据统计分析的核心技能;特别是到达大数据处理的基本要求：掌握Linux和Bash脚本，能用Python或R替代大部分的大数据技术语言java或Scala的编码。

四、大数据工程方向的课程设置

在“大数据”的领域，新的查询和编程接口是必需的，还需要新的计算模式。如果高校是侧重于数据工程方向，那么，数据工程课程应包括计算机科学的多个领域的主题：数据库系统，分布式计算，算法和机器学习。具体是：Scala或java;数据并行计算、SQL查询处理、流水线式的查询执行、查询计划选择、图分析、迭代计算、分布式NoSQL系统、多租户资源按规模分配、Spark并行计算导论、BTrace教程、MapReduce工作原理、数据分割和分配、Amazon网路服务简介、Kafka在现代数据处理中的作用、分布式数据流处理(执行)、分布式数据流处理(容错)。

主要实践教学包括C语言程序设计实训、数据可视化课程设计、数据挖掘实验等。

五、成为大数据工程师的历程

依据大数据从业者的不同的角色和要求，学生可以先根据个人兴趣和目标选择学习大数据，成为大数据工程师的路径线路。

为方便，记Bash 脚本(Bash入门+大量实践)Python个性化Python(用Python 学习数据科学的路径)或Java(编程入门：开始用Java代码+中级和高级Java编程+面向对象的Java编程：数据结构+超越专业化)云(大数据技术基础+某个领域大数据+该领域大数据实践)HadoopHDFS9大数据和Hadoop要点+大数据基础学习+Hadoop入门套件+阅读：《Hadoop集群部署》)为“基础”，则

对于大数据工程师：基础Kafka(完整Apache Kafka课程入门+Apache Kafka 基础学习及高级主题+阅读：《学习Apache Kafka》);

对于大数据分析，需在大数据工程师的线路上增加一点Apache：“对于大数据工程师”Apache 风暴(实时分析与Apache风暴+阅读材料：Apache风暴(文档))或Apache 运动(阅读材料：Apache 运动(文档)+某运动流开发商资源)或Apache Spark(数据科学与工程与Apache+阅读材料：Apache Spark 流(文档))。

对于大数据工程师且大数据分析，有三条线路：

1. 基础Mapreduce(HDFS下覆盖)Procedural语言(选择语言)Pig(Apache Pig+Hadoop编程与Apache Pig+阅读：《Pig编程》)Apache Spark(数据科学与工程与Apache+阅读材料：《学习Spark》);

2. 基础Mapreduce(HDFS下覆盖)SQL(使用MyS

QL管理大数据+SQL课程+PostgreSQL入门指南+书：《高性能MySQL》)Hive(应用Hive 访问Hadoop数据+学习Ap

ache Hadoop EcoSystem-Hive+阅读：《Hive编程》)Apache Spark(数据科学与工程与Apache+阅读材料：《学习Spark》);

3. 基础Mapreduce(HDFS下覆盖)Apache Zookee

per(阅读：《ZooKeeper》)。

各线路解读如下：处理大数据的基本要求是掌握Linux和BASH腳本，由Java、Scala、Python或者R编写的，建议选择Python或Java。接下来，需要熟悉在云上的工作，在云上使用大数据。再接下来，需要了解分布式文件系统，例如Hadoop分布式文件系统。学习者还可以研究一些与自己的域名相关的NoSQL数据库。以上是每个大数据工程师必须知道的强制性基础。如果能使用数据流来开发实时或近实时分析系统，那么应该走学习Kafka的路。如果能使用闲置的大量数据，则采取MapReduce路径，不需要学习Pig和Hive。

以上线路不是学习大数据技术的唯一途径，例如，也可以是(1)大数据基础(操作系统基础+开发语言+关系数据库+云数据库+其它)-(2)大数据开发架构(交互式处理构架+批处理构架+流式处理构架+ lambda架构+其它)-(3)机器学习算法(分类+回归+强化学习+其它)-(4)深度学习与人工智能(CNN+RNN+GAN+GNN+其它)。

最后，搞大数据工程教育，高校要有真正意义上的大数据可用。除了利用政府极为有限开放的数据资源外，高校必须与数据企业合作。高校还要培养具有行业企业实际工作经验的数据挖掘人才。

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