一、基础课程:数理统计基础、环境保护概论、环境监测基础、环境信息技术概论、操作系统、程序设计基础、数据库基础。
主要核心课程:环境大数据采集技术、大数据存储技术、大数据平台建设与运营、环境大数据可视化技术、数据分析与应用、Hadoop应用开发。
实习培训:结合真实职业场景或工作情境，进行环境监测实训、环境信息技能实习、大数据运维综合实习、大数据综合培训等。在环保行业大数据局(中心)、软件公司实习。
二、面临问题
虽然我国在生态环境大数据的建设和应用方面取得了积极进展，但生态环境大数据的研究和应用仍处于起步探索[的阶段，大数据系统对生态环境管理决策的支撑作用尚未发挥出来。
三、重点方向
1、 生态环境状况的智能感知与问题识别
综合应用物联网传感、卫星遥感、互联网捕获等技术，提高对环境因子和污染源的综合智能感知和实时监测能力。通过大数据“一图”实现污染源监测网络的可视化，实时查询污染源排放状况和视频信息，结合深度学习等大数据分析，实现从被动响应到主动服务的转变。实现对生态环境质量和当前污染源的准确识别，为生态环境监测的常态化运行奠定基础。
2、生态环境演化规律及驱动机制挖掘
基于大数据技术获取海量多尺度、多因素、多过程观测数据，整合基于机制模型的多源数据和基于大数据驱动模型的数据，深入探索生态环境与社会经济多因素之间的关系，解释可能被宏观加法掩盖的个体异质性和时空异质性。更深刻全面地认识生态环境的演变和成因，为生态环境领域的科学研究和政府部门的管理决策提供有价值的知识和信息。
3、环境污染与生态系统破坏的可追溯性分析
在统计数据分析和识别污染受体与污染源相关性的基础上，建立污染追踪模型，模拟污染物的空间过程，明确存在的环境污染、生态系统破坏等问题的原因和贡献。加强多源数据融合和挖掘技术，分析与环境污染和生态破坏相关的间接变量，减少对代表源和受体的直接数据的依赖，实现环境污染和生态系统破坏的可追溯分析。
最后，生态文明建设是中华民族可持续发展的千年和根本任务，已列入国家和地方发展的重要内容。生态环境治理体系和能力现代化，有利于满足人民日益增长的优美生态环境需求。