大数据或称很多原材料，指的是务必新处理方法才能够具有更强的决策力、判断能力和业务流程业务流程优化能力的很多、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点:许多、髙速、各种各样、实用价值密度、真实可信。
大数据高层次人才正处在健全的通风口当中，早就愈来愈相见恨晚。大数据性务必极强的综合型设计开发能力，重点围绕Hadoop性建立起来的强悍生态圈，早就渗透到全产业链的每一个角落，系统化、结构性能力的融会贯通和强实战演练演习能力，变为企业大数据高层次人才关键规定。
S1：Java核心技术：开发环境搭建;基本语法;数据结构与算法;面向对象编辑;模块化开发;IO流;多线程开发;Socket编辑;反射和注解;Java编辑项目实战
S2：JavaEE综合提升：Linux集群;Git/Svn/Maven;NoSQL(Redis和MongoDB);jQuery和Boostrap;Jsp和Servlet;JavaEE常用开源框架;Web图形框架;JavaEE综合项目实战
S3：Hadoop生态体系：Hadoop分布式环境搭建;分布式文件系统HDFS;MapReduce分析;分布式数据库HBase;数据仓库Hive;程序协调服务ZooKeeper;数据分析引擎Pig;资源管理器Yarn;Flume和Kafka和Sqoop;大数据可视化;大数据分析案例实战
S4：Storm技术：实时流计算原理;基本概念;核心组件;分布式集群;拓扑结构;并行元素;Bolt消息处理者;Grouping消息组;Worker和Task和Executor;事务和数据流模型;大数据实时分析项目实战
S5：Scala编程：基本语法;函数与高阶函数;闭包概念;应用函数Curry化;容器操作;异常处理;提取器Extractor;文件IO操作;多线程;控制台案例实战
S6：Spark技术：Spark集群环境搭建;RDD编程基础;Spark Core;Spark SQL;DataFrame操作;Spark Streaming;DStream操作;Spark MLlib;特征提取、转换和选择;分类聚类算法;协同过滤算法;模型选择和超参数调整;实时数据源项目实战
SP：综合项目实战：大数据行业应用;数据分析项目产业应用;研发团队工作流程;产品设计方法;项目立项与评估;项目进度管理与里程碑;BUG跟踪与反馈机制;日志系统;产品测试技术;公开答辩与产品路演
SC：职业素养提升：高效学习方法;户外活动拓展;WebAPP竞品分析;PPT制作技巧;演讲与表达;职场礼仪和形象;职场沟通技巧;简历制作技巧;面试技巧;模拟面试训练;笔试能力训练
发展前景
根据报告显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才较为缺少、供给指数较低。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的。
地理位置 Location
