如何系统掌握大数据技术与应用专业中的数据采集与处理关键技术？请结合《2019级大数据技术与应用专业教学标准解析》提供具体的学习路径。

大数据技术与应用专业的学习路径涉及到一系列的理论知识和实践技能，尤其是数据采集与处理的关键技术。为了在这一领域中系统地掌握所需技能，建议遵循以下的学习路径，并参照《2019级大数据技术与应用专业教学标准解析》来规划你的学习计划：

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)

1. 数据科学基础：首先，你需要建立数据科学的基本概念和方法论。建议通过《教学标准解析》中推荐的相关课程，如统计学基础、数据挖掘原理等，来构建坚实的理论基础。

2. 数据采集技术：接下来，学习数据采集技术，了解如何从各种数据源获取数据。根据《教学标准解析》中的课程设置，你可以深入研究网络爬虫、日志分析、API数据抓取等数据采集方法。

3. 大数据存储与管理：掌握数据存储技术，特别是如何管理大规模数据集。通过学习如Hadoop生态系统中的HDFS、HBase等存储解决方案，以及NoSQL数据库技术，确保能够有效地存储和管理数据。

4. 数据处理与分析：深入学习大数据处理技术，包括流处理和批处理。重点了解并实践使用Hadoop和Spark等大数据框架进行数据处理。此外，学习如何利用机器学习算法处理和分析数据，从而挖掘有价值的信息。

5. 数据可视化：学习如何将分析后的数据转化为直观的可视化信息。可以通过《教学标准解析》中提及的课程，掌握使用Tableau、D3.js等工具进行数据可视化设计和开发。

6. 大数据安全：了解大数据安全策略，包括数据加密、访问控制和隐私保护技术。这将确保在数据采集和处理过程中，敏感信息得到妥善保护。

在以上学习路径的指导下，结合《2019级大数据技术与应用专业教学标准解析》提供的具体课程和实训项目，学生可以系统地掌握数据采集与处理的关键技术，并在实际工作中应用这些知识。通过这些步骤，你将不仅学会使用工具和框架，而且会理解和掌握数据采集、处理、分析和应用的整个流程，为成为一名合格的大数据技术与应用专业人才打下坚实基础。

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)