对于“大数据”(Bigdata)，科研机构 Gartner得到了那般的定义：“大数据”是务必新处理方法才能够具有更强的决策力、洞察发现力和业务流程业务流程优化能力来融进很多、高增长率和多样化的信息资产。全球调研室得到的定义是：一种规大到在得到、存储、管理方案、分析方面极大地超出了传统数据库软件工具能力范围的数据融合，具有很多的数据企业规模、的数据运行、各种各样的数据类型和实用价值密度低四大特性。
Java基础： Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想，掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题，具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力，为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。
JavaWeb网站开发： HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN，能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发，并在真实生产环境下进行项目发布
SSM/SSH框架： MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作，熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。
基于分布式微服的互联网架构： 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作
Python爬虫+ELK+分析： Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。
Hadoop生态圈： HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase能够胜任：Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。
Spark技术栈： Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau;能够胜任：Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师
实时流处理平台： Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts，能够胜任：大数据开发工程师、大数据架构师
机器学习： Spark Mllib，能够胜任：大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师
地理位置 Location
