需要的基础一：SQL & Java
课程一：Oracle数据库以及SQL
课程二：Java8编程入门
课程三：Java8面向对象
课程四：Java8高级编程
课程五：深入Java虚拟机
课程六：Java业务分析设计实例
课程二：Java8编程入门
课程三：Java8面向对象
课程四：Java8高级编程
课程五：深入Java虚拟机
课程六：Java业务分析设计实例
需要的基础二：Linux基础
课程一：CentOS 7虚拟机知识以及安装
课程二：Linux基础命令
课程三：Linux权限相关
课程四：bash shell基本编程
课程五：大数据集群需要的基本环境
课程二：Linux基础命令
课程三：Linux权限相关
课程四：bash shell基本编程
课程五：大数据集群需要的基本环境
第一阶段：大数据技术入门Hadoop
课程一：HDFS
课程二：Zookeeper
课程三：MapReduce & Yarn
课程四：avro & parquet & sequenceFile
阶段实战一：HDFS文件的恢复、备份
阶段实战二：Zookeeper实现配置管理
阶段实战三：Zookeeper实现分布式锁
阶段实战四：Hadoop的HA配置
阶段实战五：HDFS小文件的合并
阶段实战六：企业级Yarn资源的分配
阶段实战七：NCDC气象数据分析
课程二：Zookeeper
课程三：MapReduce & Yarn
课程四：avro & parquet & sequenceFile
阶段实战一：HDFS文件的恢复、备份
阶段实战二：Zookeeper实现配置管理
阶段实战三：Zookeeper实现分布式锁
阶段实战四：Hadoop的HA配置
阶段实战五：HDFS小文件的合并
阶段实战六：企业级Yarn资源的分配
阶段实战七：NCDC气象数据分析
第二阶段：Scala语言的学习
课程一：认识Scala
课程二：十二步体验Scala
课程三：面向对象编程基础
课程四：函数式编程基础
课程五：模式匹配
课程六：隐式系统
课程七：类型系统
课程八：集合框架
阶段实战一：编写更函数式程序
课程二：十二步体验Scala
课程三：面向对象编程基础
课程四：函数式编程基础
课程五：模式匹配
课程六：隐式系统
课程七：类型系统
课程八：集合框架
阶段实战一：编写更函数式程序
第三阶段：Spark核心技术
课程一：Spark环境(开发和集群)的搭建
课程二：正确理解Spark
课程三：Spark核心编程模型之RDD
课程四：正确提交Spark应用(实操课程)
课程五：Schedulers On Driver(原理加实操课程)
课程六：Spark SQL的前生今世以及未来
课程七：有SQL基础就可以玩转Spark SQL
阶段实战一：Spark topN问题
阶段实战二：网站流量分析之session切分
阶段实战三：地图切片
阶段实战四：Spark SQL中schema的合并
阶段实战五：Spark SQL各种数据源的读写
阶段实战六：数据挖掘之关联规则挖掘
阶段实战七：Spark怎么处理Json格式
阶段实战八：物联网设备信息ETL
阶段实战九：Spark SQL分析出租车数据
阶段实战十：Spark航班延迟预测
课程二：正确理解Spark
课程三：Spark核心编程模型之RDD
课程四：正确提交Spark应用(实操课程)
课程五：Schedulers On Driver(原理加实操课程)
课程六：Spark SQL的前生今世以及未来
课程七：有SQL基础就可以玩转Spark SQL
阶段实战一：Spark topN问题
阶段实战二：网站流量分析之session切分
阶段实战三：地图切片
阶段实战四：Spark SQL中schema的合并
阶段实战五：Spark SQL各种数据源的读写
阶段实战六：数据挖掘之关联规则挖掘
阶段实战七：Spark怎么处理Json格式
阶段实战八：物联网设备信息ETL
阶段实战九：Spark SQL分析出租车数据
阶段实战十：Spark航班延迟预测
第四阶段：大数据实时流技术
课程一：Spark Streaming编程模型
课程二：Spark Streaming性能与稳定
课程三：Spark Streaming容错与语义
课程四：Flume
课程五：Kafka
阶段实战一：Spark Streaming集成Flume
阶段实战二：Spark Streaming集成Kafka
阶段实战三：Flume与Kafka集成
阶段实战四：实时计算网站访问指标
阶段实战五：网站用户行为实时分析
课程二：Spark Streaming性能与稳定
课程三：Spark Streaming容错与语义
课程四：Flume
课程五：Kafka
阶段实战一：Spark Streaming集成Flume
阶段实战二：Spark Streaming集成Kafka
阶段实战三：Flume与Kafka集成
阶段实战四：实时计算网站访问指标
阶段实战五：网站用户行为实时分析
第五阶段：NoSQL数据库-HBase
课程一：核心原理之架构原理
课程二：核心原理之缓存机制
课程三：核心原理之Region切分机制
课程四：Java客户端操作HBase
课程五：Solr
阶段实战一：RegionServer内存规划
阶段实战二：Compaction以提高性能
阶段实战三：处理Region太多的场景
阶段实战四：Spark RDD读写HBase
阶段实战五：Spark Streaming读写HBase
阶段实战六：Bulk Load
阶段实战七：HBase + Solr分析产品质量数据
阶段实战八：构建一个Java Web网站
课程二：核心原理之缓存机制
课程三：核心原理之Region切分机制
课程四：Java客户端操作HBase
课程五：Solr
阶段实战一：RegionServer内存规划
阶段实战二：Compaction以提高性能
阶段实战三：处理Region太多的场景
阶段实战四：Spark RDD读写HBase
阶段实战五：Spark Streaming读写HBase
阶段实战六：Bulk Load
阶段实战七：HBase + Solr分析产品质量数据
阶段实战八：构建一个Java Web网站
第六阶段：SQL On Hadoop
课程一：Hive
课程二：Spark SQL兼容Hive
课程三：Impala + kudu
课程四：sqoop
课程五：Oozie
课程六：Hue
课程七：Zeppelin
阶段实战一：Spark SQL与Hive的优秀实践
阶段实战二：配置Hive跑在Spark上
阶段实战三：基于Hive的ETL实例
阶段实战四：爬取豆瓣电影数据进行数据分析
阶段实战五：NBA出色球员分析实战
课程二：Spark SQL兼容Hive
课程三：Impala + kudu
课程四：sqoop
课程五：Oozie
课程六：Hue
课程七：Zeppelin
阶段实战一：Spark SQL与Hive的优秀实践
阶段实战二：配置Hive跑在Spark上
阶段实战三：基于Hive的ETL实例
阶段实战四：爬取豆瓣电影数据进行数据分析
阶段实战五：NBA出色球员分析实战
选修一：大数据+AI方向
课程一：微积分基础
课程二：线性代数基础
课程三：概率统计基础
课程四：线性回归及其实战
课程五：模型性能调试
课程六：逻辑回归(分类)及其实战
课程七：支持向量机(SVM)及其实战
课程八：决策树算法及其实战
课程九：K-Means聚类算法及其实战
课程十：PCA降维算法及其使用
课程十一：神经网络及其实战
课程二：线性代数基础
课程三：概率统计基础
课程四：线性回归及其实战
课程五：模型性能调试
课程六：逻辑回归(分类)及其实战
课程七：支持向量机(SVM)及其实战
课程八：决策树算法及其实战
课程九：K-Means聚类算法及其实战
课程十：PCA降维算法及其使用
课程十一：神经网络及其实战
选修二：大数据进阶方向
课程一：Java设计模式讲解
课程二：JVM虚拟机高级特性
课程一：Spark内核原理(源码分析)
课程二：Kafka内核原理(源码分析)
课程三：ElasticSearch优秀实践
课程四：分布式实时计算之Storm
课程五：Flink
课程二：JVM虚拟机高级特性
课程一：Spark内核原理(源码分析)
课程二：Kafka内核原理(源码分析)
课程三：ElasticSearch优秀实践
课程四：分布式实时计算之Storm
课程五：Flink
面试指导
1、一对一面试指导
2、往届毕业学员面试经验
3、全面系统的面试题
2、往届毕业学员面试经验
3、全面系统的面试题
