如何在大数据技术与应用专业中系统掌握数据采集与处理的关键技术？请结合《2019级大数据技术与应用专业教学标准解析》给出具体的课程学习路径。

在大数据技术与应用专业中，掌握数据采集与处理的关键技术是学生必须跨过的一道门槛。为此，可以参考《2019级大数据技术与应用专业教学标准解析》中的课程设置和人才培养目标，设计一条系统的学习路径。首先，建议从数据科学基础入手，了解数据科学的基本概念、方法和工具，这是后续深入学习的基石。接下来，深入学习大数据技术，着重掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用，以及NoSQL数据库的操作，这些都是处理大数据的关键技术。之后，学习数据分析与挖掘课程，重点学习统计学、机器学习和数据挖掘算法，这些内容能够帮助学生掌握对数据进行深度分析的能力。此外，数据可视化也是不可或缺的一部分，通过学习使用Tableau、D3.js等工具，将复杂数据转化为直观的可视化结果，这不仅能够提升数据的可读性，还能够更好地辅助决策。为了适应云计算环境下的大数据处理与应用，云计算与大数据课程是不可忽视的一环。最后，了解大数据安全策略、风险管理和隐私保护技术，确保数据的安全性和合规性。通过这些课程的系统学习和实践环节的加强，学生将能够在大数据领域具备坚实的基础和实践能力。

参考资源链接：[2019级大数据技术与应用专业教学标准解析](https://wenku.csdn.net/doc/6zkx35z5nq?spm=1055.2569.3001.10343)