课程简介
  当下，大数据方面的从业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据工程师、数据分析师、数据科学家等岗位薪资优厚且晋升空间大。随着技术的不断进步，大数据与人工智能、物联网等深度融合，将催生更多新岗位和从业机会，为大数据从业者提供更广阔的发展舞台。

  课程安排

  第1阶段：HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等

  第二阶段：Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等

  第三阶段：面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract)，接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等

  第四阶段：集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等

  第五阶段：Javascript精讲、Servlet HTTP、JavaWeb开发环境的配置与使用、Servlet API调用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等

  第六阶段：mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等

  第七阶段Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等

  第八阶段：Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等

  第九阶段：Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等

  课程优势

  实体硬件完备
  课程配备实体硬件计算节点，构建起稳固的数据处理基石，为大数据运算提供坚实支撑，支持学习与实践的有效开展。
  
  采用真实数据
  运用真实的互联网流量数据，让学员置身于实际业务场景，在处理海量数据中提高数据分析与挖掘的实战能力。
  
  专业师资力量
  授课教师均为具有丰富行业经验和教学经验的专业人士，他们不仅熟悉大数据技术，还能将实际项目经验融入教学中。