全栈式大数据人才培养体系
立足企业用人标准设计的复合型课程体系，实现Java开发与大数据技术的深度整合。课程设置充分考虑技术关联性，从基础到进阶形成完整技能链条。
核心技术模块解析
| 技术阶段 | 核心内容 | 课时占比 |
|---|---|---|
| Java开发基础 | 面向对象/JavaWeb/企业框架 | 35% |
| 大数据生态圈 | Hadoop/Spark/Storm/Scala | 45% |
| 人工智能拓展 | Python基础/机器学习实践 | 20% |
技术融合教学特色
Java作为大数据开发的基础语言，在Hadoop源码解析、Spark性能优化等关键环节具有不可替代的作用。课程特别设置技术衔接模块：
- Hadoop分布式架构与Java多线程开发实践
- Spark RDD操作与Java集合框架对比解析
- Storm拓扑设计与Java并发编程深度结合
企业级项目实战
电商数据分析系统
实现每小时千万级点击量的实时处理，包含广告黑名单过滤、用户行为分析等核心功能。涉及技术栈：
- Flume+Kafla实现日志实时采集
- Spark Streaming进行流量统计
- HBase存储用户画像数据
智慧旅游决策平台
整合多源异构数据，完成景区客流预测、交通方式偏好分析等决策支持功能。技术亮点：
- Sqoop实现关系型数据迁移
- Hive构建旅游数据仓库
- ECharts可视化展示分析结果
教学质量保障体系
阶段考核机制
每模块结束进行项目答辩，未达标者需参加专项辅导
实战指导方案
晚自习配备技术导师，实时解决编码问题
