跻身工程师阵营
企业级课程体系
| 较好阶段课程（Java核心开发） | ■ 学习内容：Java核心内容。
■ 学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
■ 完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。 |
| 第二阶段课程（Java企业级开发） | ■ 学习内容：JavaEE核心内容。
■ 学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。
■ 完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。 |
| 第三阶段课程（Linux精讲） | ■ 学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed。
■ 学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，服务不间断。
■ 完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。 |
| 第四阶段课程（Hadoop生态体系） | ■ 学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie。
■ 学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
■ 完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析。 |
| 第五阶段课程（Storm实时开发） | ■ 学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据。
■ 学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
■ 完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。 |
| 第六阶段课程（Spark生态体系） | ■ 学习内容：Scala函数、Spark SQL、机器学习。
■ 学习目标：熟练使用Scala开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。
■ 完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。 |
| 第七阶段课程（大数据项目） | ■ 学习内容：大型综合性大数据项目。
■ 学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。
■ 某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目。 |
大数据工程师培训的误区
您还在这样的想法，现在就要改变了
冗长的Java课程大数据Hadoop生态系统的组建大部分是java编写，但95的企业是直接使用不会修改组建，所以培训课程包含冗长的java是不科学的。
浅显的Web课程Web开发html及javascript，只是在大数据可视化阶段才会用到，并不是大数据课程的核心内容，所以培新课程包含浅显的web开发是不科学的。
繁琐的Linux课程大数据Hadoop生态系统是在Linux系统上搭建的，但要掌握基础的Linux基础搭建即可，未来云主机的普及Linux环境都搭建。
学习方向不明确大数据学习定要清楚我是在做数据科学还是数据工程，现在处于哪一个阶段等，不然为了技术而技术，是难以学好和用好大数据的。
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授课考评我们将讲师授课水平考核全权交由学员评分，便于适时调整上课节奏刺激讲师不断专业水平。力争让每个学员快乐学习。
末位辅导我们会对阶段性差的学员进行一对一或一对多的辅导。让他们尽快克服自卑心理，及时赶上学习进度，增强自信。
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