资源环境大数据工程是一个结合了资源环境科学与大数据技术的交叉学科，它专注于利用大数据技术处理和分析资源环境领域的相关数据，以解决资源管理、环境保护和可持续发展中的实际问题。
培养目标
资源环境大数据工程旨在培养具备地球科学、地质资源和环境、地学信息技术及大数据与AI等方面基本理论和技能的复合型工程技术人才。这些学生将能够运用大数据技术处理资源环境相关数据，为资源管理、环境保护和可持续发展提供科学依据。
学习和研究范畴
本专业致力于解决资源环境领域中的数据采集、存储、处理、分析和可视化等根本问题，以及如何利用大数据技术提高资源环境管理的效率和精度。其研究范畴涵盖了环境保护、国土资源、城市规划、交通运输、农业、林业、水利等多个领域，旨在通过数据分析为决策提供支持。
学生个性和学习能力要求
适合学习资源环境大数据工程的学生通常具备较强的好奇心和求知欲，对大数据技术和资源环境科学有浓厚兴趣。他们应具备逻辑思维和分析能力，能够从复杂的数据中提取有用的信息。同时，耐心、细致和抗压能力也是必不可少的品质，因为该专业的学习和工作常常面临大量的数据处理和分析任务。
毕业时可具备的综合素质
毕业生将具备扎实的专业知识和技能，包括地球科学、地质资源和环境、地学信息技术及大数据与AI等方面的基本理论、基本方法和基本技能。他们还将具备创新意识和一定的国际视野，能够在资源、能源、环境及相关行业从事大数据技术研究、设计、应用与管理工作。
专业基础课程
资源环境大数据工程的基础课程包括数学分析、线性代数、概率论与数理统计、数学建模、编程语言等，这些课程为学生提供了坚实的数理和计算机科学基础。
专业核心课程
核心课程包括资源环境遥感、大数据技术与应用、地理信息系统、环境监测与评价、土壤学、气象学、数据可视化、机器学习、人工智能等。这些课程旨在培养学生的专业知识和技能，使其能够运用大数据技术处理资源环境相关数据。
专业强校
在资源环境大数据工程领域，具有较强学科优势的高校包括中国地质大学（北京）、中国地质大学（武汉）、南京大学、浙江大学、长安大学、成都理工大学、河北地质大学、长江大学、吉林大学、中国科学技术大学等。这些高校在地球科学、资源环境科学、大数据技术和人工智能等领域拥有丰富的教学资源和科研实力，为本专业的发展提供了有力的支持。
专业深造前景
本专业的学生在深造方面具有较好的前景。在读研方面，学生可以选择继续攻读资源环境科学、大数据技术、人工智能等相关学科的硕士学位或博士学位，深化专业知识和技能。在考公务员和考事业编方面，学生可以报考与资源环境管理、环境保护、大数据技术应用等相关的职位，但需注意竞争可能较为激烈。
职业方向（适合的职业）
资源环境大数据工程的毕业生适合从事环境数据分析、环境信息管理、环境决策支持等方面的工作。他们可以在环保部门、科研院所、高校、环保产业企业、大数据技术应用企业等单位工作，从事环境监测与评价、大数据技术研发与应用、科研与教学等工作。
就业前景（SWOT分析）
资源环境大数据工程的就业前景具有显著的优势（Strengths）和机遇（Opportunities），但也面临一些挑战（Weaknesses）和威胁（Threats）。优势在于该专业结合了资源环境科学与大数据技术，培养的学生具备跨学科的综合素质和实践能力，在资源环境管理和大数据技术应用领域具有较高的竞争力。机遇方面，随着大数据技术的飞速发展，该领域对专业人才的需求不断增加，为毕业生提供了广阔的就业空间。然而，该专业也面临一些挑战，如技术更新速度快、行业竞争加剧等，要求学生具备较强的学习能力和适应能力。威胁方面，经济波动和政策变化可能对资源环境管理和大数据技术应用领域产生影响，从而影响该专业的就业前景。但总体而言，资源环境大数据工程的毕业生在掌握专业技能和知识的前提下，具备较强的就业竞争力。