资源环境大数据工程专业是一个新兴的、多学科交叉融合的领域，旨在培养具备资源环境科学与大数据技术相结合的专业知识和实践能力的复合型人才。以下是关于该专业的详细介绍：

一、专业定义

资源环境大数据工程专业结合了资源环境科学、计算机科学与技术、数据科学等学科的理论与方法，利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，对资源环境领域的海量数据进行采集、存储、处理、分析与应用，以揭示资源环境系统的内在规律和变化趋势，为资源环境保护、可持续发展等提供科学依据和决策支持。

二、主要课程

1. 资源环境科学导论：介绍资源环境的基本概念、分类、特征等，以及资源环境科学的学科体系和研究方法。
2. 大数据技术导论：讲解大数据的基本概念、技术体系、发展趋势等，以及大数据技术在资源环境领域的应用。
3. 数据库原理与应用：介绍数据库的基本概念、数据模型、数据库设计与管理等，培养学生运用数据库技术进行数据存储和管理的能力。
4. 数据挖掘与分析：讲解数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及数据可视化等分析工具，培养学生运用数据挖掘技术对资源环境数据进行分析的能力。
5. 环境监测与评价：介绍环境监测的基本原理、方法和技术，以及环境质量评价的方法和标准，培养学生进行环境监测和评价的能力。
6. 资源环境规划与管理：讲解资源环境规划的基本原理和方法，以及资源环境管理的政策、法规和标准，培养学生进行资源环境规划和管理的能力。
7. 云计算与分布式系统：介绍云计算的基本原理和架构，以及分布式系统的基本概念和技术，培养学生运用云计算和分布式系统技术进行大数据处理的能力。
8. 人工智能与机器学习：讲解人工智能和机器学习的基本原理和方法，以及它们在资源环境大数据处理和分析中的应用，培养学生运用人工智能和机器学习技术进行大数据分析和预测的能力。

三、发展前景

随着全球资源环境问题的日益严峻和大数据技术的不断发展，资源环境大数据工程专业的发展前景非常广阔。该专业的毕业生可以在以下领域就业和发展：

1. 政府机构：在环保、自然资源、农业等部门从事资源环境监测、评价、规划和管理等工作。
2. 科研院所：在相关领域的科研机构从事资源环境科学研究和技术开发工作。
3. 企业：在环保产业、信息技术产业等领域的企业从事资源环境大数据处理和分析、产品研发等工作。
4. 教育机构：在高校和中小学从事资源环境科学和相关课程的教学和研究工作。

此外，该专业的毕业生还可以通过继续深造或参加职业培训等方式，不断提升自己的专业素养和实践能力，以适应不断变化的市场需求和职业发展趋势。