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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
| 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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1.技术新、内容全
课程的技术点全面，全部都是当前行业内流行、新版的Java、数据库、前端、数据分析、数据计算和数据挖掘技术。
2.采用案例式教学
整个课程以案例为主线，贯串学习知识点和技术点。通过专家讲师和企业导师的带领，使学员可以具有独立开发大型网站的能力。
3.编码、设计规范
课程中的项目案例完全采用企业编码规范和设计规范，例如阿里巴巴Java规范、合作企业Java规范等，提高学员编码规范性，增强程序的可读性和维护性。
4.企业大牛指导项目
为了要学员毕业后快速适应企业环境，特地从IT名企引入技术总监或项目经理，作为学员的项目导师，指导和管理项目研发过程、要学员真正体验企业开发过程。
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。
1.Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。
2.Scala编程语言核心用法、Spark（sql、shell）大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习）大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。
需要掌握数学知识： 1、大数据分析需要数学及统计学基础； 2、大数据开发主要学习编程技术，不需要数学基础
1、计算机或相关专业本科以上学历（2年以上工作经验）；
2、精通C++/Java/Scala/python程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；
3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；
4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；
5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；
6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分。
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。
大数据的热度再次升级。无论是专业的还是非专业的，有基础的还是零基础的人都想加入大数据的行列，获得高薪。但是，由于大数据的专业性，学习大数据有一定的门槛，所以很多人说学习大数据很难。
Linux系统，Hadoop生态系统。整个大数据框架构建在Linux之上，所以要熟悉Linux开发环境。Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据基础设施。
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分布式计算框架Spark&Storm生态系统。在学习的过程中，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图形计算、Strom技术架构基础和原理等基础知识。
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需要学习一些Python自身。随着互联网的快速变化和新兴技术的相互促进，人工智能成为当前的热点。为了成为符合市场需求的人才，除了学好大数据技术外，还需要掌握一些Python技能。
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