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上海大数据开发课程
秉承“教育改变生活”的教育理念
上海优就业大数据是加快实施国家大数据战略的高质量课程。该课程被引入到Oracle的原创项目中，该项目由Oracle高级技术顾问创建。
本课程在行业中有自己的大数据服务集群，大数据近500PB，占行业75%。与融云等国内知名综合通信服务商合作，以三大运营商数据和优就业自身行业数据为支撑，打造大型ETL项目。
完全满足企业的需要,整合爬虫技术,十大算法,Oracle,Mysql,Mongo DB和其他主流数据库的相关技术,包括Linux, Hadoop,Storm,Python和其他内容,人工智能和培养急需的高端大数据人才真正掌握开发、分析和其他技术,有广阔的就业前景。
| PYTHON编程 | PYTHON环境搭建及PYTHON语法；PYTHON LAMBDA、正则表达式、函数；PYTHON I/O及文件处理；PYTHON面向对象编程；PYTHON服务开发及数据库编程；PYTHON库介绍；PYTHON数据采集、整理及清洗；PYTHON数据扒取与初级整理；搭建ELK环境及数据准备；基于ELK实现数据全文查询。 |
| HADOOP&SPARK | 大数据概况及HADOOP生态系统；MAPREDUCE原理及编程；APACHE HIVE基础；APACHE HIVE高级查询；APACHE HIVE函数及性能优化；APACHE SQOOP介绍及数据迁移；NOSQL综述及 APACHE HBASE基础；APACHE HBASE API介绍及性能优化；SCALA基础；SCALA高级；APACHE SPARK基础；APACHE SPARK分布式计算原理；SPARK SQL；基于SPARK GRAPHX的图形数据分析；项目练习-航班飞行网图分析；PYSPARK及JUPYTER NOTEBOOK集成环境搭建；HADOOP数据模型及应用架构介绍；项目练习-用户行为分析；综合考试；考试难点讲解及复习。 |
| 大数据系统管理与优化 | 基于CLOUDERA CDH的 HADOOP集群安装和配置；SPARK安装；CASSANDRA、MONGODB及 REDIS安装；APACHE KAFKA及NIFI安装；提升系统的高可靠性；提升HIVE的高可靠性；提升系统的安全性-认证；授权及审计；数据保护。 |
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我是零基础 |
零基础入学勤能补拙 |
我想技能提升 |
已有的技术太落伍担心被企业淘汰 |
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我想转行 |
现有工作枯燥，工资太低 |
我是应届毕业生 |
求职压力大同专业市场需求饱和 |
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我是在校大学生 |
对所学专业没有兴趣为日后就业提早打算 |
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数据表明，近几年间大数据人才缺口就已高达百万，目前企业高薪都难以找到足够的大数据开发人才，大数据从业者的增长量，远远满足不了市场需求的扩张，大数据人才需求将出现“井喷”现象。
随着大数据时代的到来，与之相关的职业需求也呈爆发式增长，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。可就业领域包括零售、保险、电子商务、政府数据中心、医药和银行、金融机构、互联网企业等。
大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易！可以说，未来的大数据工作，就意味着高薪、稳定、广泛的职业使用度、优越感......
项目开发模式先进
项目开发过程也采用目前新的项目开发模式，比如敏捷模式等，与大型互联网开发技术同步。
企业项目环境
学员拥有24小时机房和实验服务器，可熟悉项目开发中立项、分析、设计、编码、测试、实施、维护等真实流程及相关工作。
注重素质和能力培养
注重综合素质能力的培养，主要包括技术应用能力、分析设计能力、团队合作、职业素养等，提升学员的企业工作能力。
注重方法和思维培养
授人以鱼、不如授人以渔，我们授课过程不仅注重技术点培养、更侧重于方法和思维培养，提升学员养成后续自我提升的能力。
优就业为学员打造的个性化、差异化就业流程，致力于帮助学员优质就业。优就业会根据学员意愿建档统计就职意向，为学生提供理论+实战+实训的培训服务。学员完成毕业考核后，将会接受一对一的就业指导服务。优就业了解合作企业的岗位需求，可针对各岗位进行差异化培训。同时，会定期举办企业上门招聘双选会，学员可以与心仪的企业面对面沟通，并得到优就业的大力推荐。
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衡量学员的能力不是看学了多少，而是能熟练运用多少;情景化教学，实战化训练，便学边练，边练边学;学习过程就是完成"从一个小白成为一名优秀员工"的工作任务!让学习由传统的压迫式转化自我主动式，目标明确!
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课程体系严密，围绕企业需求，以实战项目导入教学体系;模块课程完整，每个模块对应一类岗位，将所有岗位能力对应到各个模块;课程内容全面，所有课程内容吸纳大数据技术，全面覆盖了各个知识点。
曾参与多项重点工程项目的开发和设计，如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架，对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术，擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架，擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。
从大数据产业链来看，大数据产业链包括数据采集、存储、安全、分析、展示和应用。整个产业链需要不同的企业参与，也需要许多不同的技术角色来完成不同的任务。
数据分析技术是大数据人才需要重点掌握的技术。目前，数据分析技术主要有两种分析方法，即统计分析方式和机器学习分析方法，这两种方法都需要扎实的数学基础。
大数据平台的基础是分布式存储和分布式计算，所以大数据平台的内容还是比较大的。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始，这两个平台都比较成熟，有很多学习资料可以参考。
