**階段
大數(shù)據(jù)基礎
Linux基礎文本編輯器及用戶和權限管理軟件包管理磁盤管理和進程管理Shell編程
課程目標：掌握Java8核心開發(fā)，Linux操作系統(tǒng)的基本技能，具備通過Java Web技術和關系型數(shù)據(jù)庫進行網(wǎng)絡開發(fā)的能力。
第二階段
Hadoop離線計算
Hadoop原理、Hadoop安裝部署、HDFS入門、HDFS詳解、MapReduce入門、MapReduce工作機制和序列化、MapReduce應用、MapReduce案例與YARN平臺、Hive安裝部署和簡單使用、Hive數(shù)據(jù)操作、Hive數(shù)據(jù)查詢、Hive函數(shù)、Hive實戰(zhàn)與Sqoop工具、Azkaban工作流引擎和Flume數(shù)據(jù)采集
學習目的：通過學習，能夠熟練Hadoop三大組件，獨立部署Hadoop集群，了解Hadoop架構及整個生態(tài)系統(tǒng)；能夠獨立部署Hadoop運行環(huán)境，對海量數(shù)據(jù)進行存儲，并通過MapReduce、Hive以及大數(shù)據(jù)協(xié)作框架對海量數(shù)據(jù)進行分析計算。
第三階段
Storm實時流計算
Zookeeper、HBase集群部署與操作、HBase數(shù)據(jù)操作與安全、HBase整合MapReduce、MySQL、Hive HBase內部原理、HBase高級應用、HBase布隆過濾器與Kafka、Storm分布式實時計算框架、Storm并發(fā)機制與數(shù)據(jù)流、Storm Trident高級抽象
學習目的掌握Zookeeper的原理及應用；掌握HBase的內部實現(xiàn)原理以及在大數(shù)據(jù)存儲中的使用；掌握企業(yè)開發(fā)中使用頻率很高的Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)；能夠使用Storm開發(fā)框架對流數(shù)據(jù)進行實時計算。
第四階段
Spark內存計算
Scala函數(shù)式編程、Spark Core核心開發(fā)、Spark SQL查詢、Spark Streaming Spark、MLlib機器學習
學習目的：能夠使用Spark計算框架進行離線批處理、交互式查詢、實時流計算的全棧式開發(fā)，并能夠使用機器學習算法對復雜的多維數(shù)據(jù)進行分析挖掘。
第五階段
大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
大項目：基于Spark的用戶行為分析大項目：基于ELK的海量日志分析系統(tǒng)
學習目的：注重企業(yè)級Spark項目開發(fā)的系統(tǒng)性、完整性，拒絕小demo小案例，提升技術視野與高度；快速提升Spark項目經(jīng)驗，解決手機應用實時分析、實時查詢需求等學習成果：電商大數(shù)據(jù)分析平臺（項目另貼）

Oracle授權的經(jīng)典大數(shù)據(jù)課程
大數(shù)據(jù)課程已經(jīng)過市場檢驗，育人成績顯著。目前獲得Oracle大數(shù)據(jù)授權，大批Oracle原廠項目將隨官方技術一同引進，更有Oracle高級技術顧問參與授課。
大數(shù)據(jù)推廣中心技術合作單位支持
課程獲得中國服務委大數(shù)據(jù)推廣中心的**技術合作單位支持，業(yè)內獨有的專業(yè)數(shù)據(jù)服務器集群，不但掌控十大算法，更注重數(shù)據(jù)挖掘處理能力
大數(shù)據(jù)技術+人工智能技術更增值
合作百度大數(shù)據(jù)、百度大腦、騰訊大數(shù)據(jù)、神州泰岳大數(shù)據(jù)等，執(zhí)掌上市公司大數(shù)據(jù)和人工智能的核心技術，不僅課程超值，學成大數(shù)據(jù)人才更增值
結合企業(yè)需求培訓大數(shù)據(jù)技能
課程完全對接企業(yè)需求，由Oracle高級技術顧問、泰岳大數(shù)據(jù)專家等參與打造，涵蓋Linux、Hadoop、Storm、Python人工智能等內容
企業(yè)級項目企業(yè)級技術
業(yè)內獨有大數(shù)據(jù)服務集群和近500PB占行業(yè)75%以上的大數(shù)據(jù)，引入Oracle原廠項目，特別是學員可進入合作企業(yè)實習，企業(yè)真正需要的、復合型大數(shù)據(jù)人才就業(yè)更好