课程一阶段:
Java核心开发【168课时】
学习内容：Java核心内容
学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。
课程二阶段:
Linux精讲【36课时】
学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed
学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，*服务不间断
完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。
课程三阶段:
Hadoop2.X大数据平台【210课时】
学习内容：Hadoop原理、HBase、Mapreduce2.0、Hive
学习目标：掌握Hadoop原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析
课程四阶段:
Spark计算机框架【150课时】
学习内容：Spark基本原理及架构，集群搭建、Spark编程进阶、Scala函数、SparkSQL
学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。
完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。
课程五阶段:
基于Spark-mllib的数据挖掘【120课时】
学习内容：数据挖掘基础理论；Mllib原理及架构；Mllib编程，预测算法和推荐算法应用实战
学习目标：了解基本数据挖掘分析理论，熟悉数据挖掘算法
完成目标：能够*Spark-mllib库完成预测和推荐算法。
课程六阶段:
Kafka分布式消息队列及大数据架构【60课时】
学习内容：Kafka原理及架构，编程入门、Kafka运维及优化，大数据设计实战
学习目标：掌握Kafka分布队列编程及运维，理解基于消息的数据驱动机制；
完成目标：能够进行整体大数据架构的设计实践，实现大数据采集、存储、计算、分析挖掘全流程
课程七阶段：
大数据项目实战【168课时】
学习内容：大型综合性大数据项目
学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。
完成目标：某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目
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