大数据技术人才培养方案
课程核心优势解析
| 教学特色 | 服务保障 |
| 真实项目驱动教学 | 7天无理由退费 |
| 双师型师资团队 | 服务协议 |
课程采用分阶段进阶模式，首月重点突破Java编程基础，通过130个实操案例帮助学员建立编程思维。第二个月引入Linux系统操作与Hadoop集群搭建，结合电商日志分析等实际业务场景展开教学。
技术体系构建路径
基础技术模块
- Java编程基础与面向对象开发
- HTML5+CSS3前端开发技术
- Linux系统管理与Shell编程
大数据核心框架
- Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- MapReduce并行计算模型
- Spark实时数据处理技术
教学实施规范
实训环节采用分组项目制，每个学习小组需在课程周期内完成至少3个企业级项目开发，包括但不限于：
| 项目类型 | 技术应用 |
|---|---|
| 电商用户行为分析 | Hive数据仓库构建 |
| 实时交通数据处理 | Spark Streaming应用 |
技术进阶路线
阶段重点培养Java编程能力，通过200+课时掌握面向对象编程思想。第二阶段进行分布式系统实战，使用VMware搭建多节点集群环境。第三阶段深入大数据生态圈，完成从数据采集到可视化呈现的全流程开发。
课程特别设置Flume日志采集专题，通过模拟电商平台日志收集场景，让学员掌握实时数据流的处理技巧。结合Kafka消息队列技术，实现高吞吐量的数据缓冲处理。
