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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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当今世界，信息技术浪潮席卷全球，大数据、云计算、物联网等蓬勃发展，互联网时代再上新台阶。当今中国必须抓住世界科技革命的历史机遇。
1.本科及以上学历，软件工程、计算机等专业优先，有相关基础的其他专业亦可，逻辑思维能力强的理工科专业学生亦可；
2.沟通能力佳，有团队意识。
3.热爱计算机软件开发行业，认可企业的品牌文化；
4.善于学习和总结分析，有良好的工作态度和团队合作精神。
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。
入门薪资
入门快：上海优就业实战专家亲自授课，结合企业真实项目阶段性讲解，跟着老师理论+实战，从入门到精通不过数月。
起薪高：比其他行业高75%，起薪过8K；70%就业者月薪过11K，35%就业者月薪过14K，一年经验即可达到15-25K月薪！
缺口大：各大主流招聘网站信息年增长189%，大数据人才缺口巨大，十大高薪职业之一，供求比超过1:14！
要求低：企业对大数据人才的学历要不高，更注重的是实战能力。一年经验占59.46%，一年以上二年内占28.83%。
市场前景
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。
通过前两个阶段的基础学习，就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据行业，82%的主讲都是hadoop、spark生态系统、storm实时开发，初学者要认识到想学的是真正的大数据!
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