大数据工程技术属于什么门类

大数据工程技术属于信息技术门类。

大数据工程技术是一门新兴的交叉学科，它结合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和信息理论等多个领域的知识。大数据工程技术的主要目标是从海量的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和科学研究等任务。

在信息技术领域，大数据工程技术主要涉及到以下几个方面：

1. 数据采集与存储：大数据工程技术需要处理来自各种来源（如传感器、社交媒体、互联网等）的大量数据。这些数据通常具有高维度、高速度和高容量的特点，因此需要采用高效的数据采集和存储技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。

2. 数据处理与分析：大数据工程技术需要对采集到的数据进行清洗、转换和整合，以便进行有效的分析和挖掘。这包括数据预处理、特征工程、降维、分类、聚类、关联规则挖掘等方法。此外，还需要使用机器学习、深度学习等算法来发现数据中的模式和规律。

3. 数据可视化与展示：大数据工程技术需要将分析结果以直观的方式呈现给用户，以便他们能够理解和利用这些信息。这包括数据可视化、交互式查询、仪表盘等技术。

4. 数据安全与隐私保护：大数据工程技术在处理敏感数据时，需要确保数据的安全性和隐私性。这包括数据加密、访问控制、审计日志、数据脱敏等技术。

5. 大数据平台与工具：为了支持大数据工程技术的应用，需要开发和维护各种大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，以及数据仓库、数据湖、实时流处理等技术。

6. 大数据标准与规范：为了促进不同系统和平台之间的互操作性，需要制定相关的大数据标准和规范，如数据格式、接口协议、数据模型等。

总之，大数据工程技术是一门综合性很强的学科，它涉及多个技术领域，包括数据采集与存储、数据处理与分析、数据可视化与展示、数据安全与隐私保护、大数据平台与工具以及大数据标准与规范等。随着大数据技术的不断发展和应用，大数据工程技术将继续发挥重要作用，推动信息化社会的发展。