系统化培养大数据工程师的六大核心模块

课程采用模块化进阶设计，阶段重点夯实Java编程基础，包含数据类型、异常处理、多线程等核心概念。特别加强Lambda表达式与函数式编程的教学，适应现代开发需求。

企业级项目实战体系

教学全程贯穿电商平台开发案例，从单体架构到微服务改造，完整呈现项目演进过程。第二阶段通过SpringBoot技术栈重构项目，整合MyBatisPlus实现高效数据访问。

分布式架构模块涵盖消息队列RabbitMQ、搜索引擎ElasticSearch等中间件，学员将在云平台完成集群部署实践。项目实战包含日活百万级的压力测试方案设计。

大数据生态深度解析

Hadoop教学包含HDFS存储原理与MapReduce编程模型，结合Flume完成日志采集系统搭建。Spark模块重点讲解RDD编程与性能优化技巧，完成推荐系统开发。

机器学习部分涵盖监督学习与无监督学习算法，通过电商用户行为数据实战商品推荐模型。数据可视化课程使用Echarts完成多维数据展示方案。

开发环境与教学特色

• 基于阿里云ECS搭建分布式集群环境
• 每日代码审查与GitLab协同开发
• 企业级代码规范与CI/CD实践

课程配备真实企业开发文档，要求学员完成技术方案设计文档编写。阶段性项目答辩采用代码走查形式，培养工程化开发思维。

进阶学习路径规划

第五阶段整合Python数据分析技术栈，包含Pandas数据处理与Matplotlib可视化。结合Scikit-learn完成用户画像建模，实现精准营销方案设计。

最终项目要求实现端到端的大数据解决方案，从数据采集、清洗存储到分析展示完整流程。包含实时计算Flink框架的应用实践。