大数据人才培养方案解析
课程架构设计原理
| 课程模块 | 培养目标 | 核心技术点 |
|---|---|---|
| 基础课 | 构建编程思维框架 | Java核心/数据结构 |
| 项目课 | 全流程项目开发能力 | SpringBoot+Mybatis |
从编程基础到架构设计，课程设置遵循能力递进规律。项目驱动教学贯穿始终，每个阶段设置对应实战任务，确保理论知识与工程实践的无缝衔接。
技术体系升级要点
- ▶ 新增实时计算模块：集成Flink流处理技术
- ▶ 数据仓库优化方案：ClickHouse列式存储
教研团队每季度更新技术组件，重点强化ETL工具链应用能力。通过模拟企业级数据中台环境，学员可掌握从数据采集到可视化分析的完整工作流。
企业级项目实战库
实时旅游平台架构
基于Flink的实时数据处理系统，包含用户行为分析、推荐算法等核心模块。项目涉及Kafka消息队列、Redis缓存等中间件整合应用。
用户画像系统
采用Spark Mllib实现特征工程，包含标签体系构建、画像存储方案设计等全流程开发，产出可直接部署的企业级解决方案。
技术深度培养方向
在机器学习模块重点突破以下技术难点：
特征工程处理：- 文本特征：TF-IDF/Word2Vec向量化- 数值特征：MinMaxScaler标准化- 分类特征：OneHotEncoder编码模型优化策略：- 协同过滤算法调优- GBDT集成学习应用- ALS隐语义模型实践
教学保障体系
- ✔ 双师直播答疑机制
- ✔ 代码仓库版本管理
