土建专业知识
传热学、建筑环境学、自动控制原理、建筑环境测量、热质交换原理与设备、暖通空调、流体输配管网、建筑自动化等基础理论和专业知识，掌握工程制图，计算机应用、环境测量等基本技能，受到建筑环境的设计、控制、施工与管理等方面的基本训练。
按使用的材料分为：灰土基础、砖基础、毛石基础、混凝土基础、钢筋混凝土基础。按埋置深度可分为：浅基础、深基础。埋置深度不超过5M者称为浅基础，大于5M者称为深基础。按受力性能可分为：刚性基础和柔性基础。
土建工程包括哪些内容 包括了房屋项目、道路工程、水务工程、防洪工程、交通项目等等，基本上需要施工建设的项目都属于土建的一种。
数据工程师是做什么工作内容
1、数据工程师负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
2、数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。
3、大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
怎样成为优秀的大数据工程师?需要具备哪些技术?
1、大数据架构工具与组件 企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。
2、云计算和容器化技术：了解云计算和容器化技术的基本概念和原理，能够使用云计算平台（如AWS、Azure、GCP等）进行大数据处理和部署。熟悉容器化技术，如Docker、Kubernetes等。
3、大数据分析工程师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。
4、大数据场景知识要结合具体的行业，包括教育大数据、金融大数据、交通大数据、医疗大数据等，场景大数据分析是目前大数据领域的重要应用。
5、学大数据，在前期主要是打基础，包括java基础和Linux基础，而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备，所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。
6、数据采集技术数据采集主要通过Web、应用、传感器等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化数据，难点在于采集量大且数据类型繁多。采集网络数据可以通过网络爬虫或API的方式来获取。
数学最基础的知识是什么?
1、初等数学的话，基础知识就是记忆使用各种定理定义（代数：一元二元一次二次方程，一元二元一次二次函数等，几何：平面几何，简单立体几何等）。
2、数据处理与概率统计系列内容 以体验概率与统计的基本思想方法为重点，引进概率与统计的初步知识。内容要求包括：完善数据处理的基本方法，建立初步的概率与统计知识基础；解释和解决现实生活中一些简单的概率统计问题。
3、数学是一门严谨的学科，数学计算的最重要基础是“阿拉伯数字”，而这个名称却是一个历史的错误。其实，这些数字从“1”到“0”与十进位法，都是源自古印度。
4、数学这个东西，小学我就觉得不好学，死缠烂学的学到了点皮毛。觉得你说的这些。小学最基础且最重要的就是那个好像叫什么乘法口诀吧。对是它。还有加法啊减法啊···等等。