*基礎(chǔ)階段:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原理、LINUX操作系統(tǒng)原理及應(yīng)用。在掌握了這些基礎(chǔ)知識后,會安排這些基礎(chǔ)課程的進階課程,即:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、MYSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用及開發(fā)、SHELL腳本編程。在掌握了這些內(nèi)容之后,大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)學習階段才算是完成了。 第二大數(shù)據(jù)專業(yè)學習階段:大數(shù)據(jù)理論及核心技術(shù)。第二階段也被分為了基礎(chǔ)和進階兩部分,先理解基礎(chǔ)知識,再進一步對知識內(nèi)容做深入的了解和實踐?；A(chǔ)部分包括:布式存儲技術(shù)原理與應(yīng)用、分布式計算技術(shù)、HADOOP集群搭建、運維;進階內(nèi)容包括:HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、Hbase、Mongodb、HADOOP項目實戰(zhàn)。 完成了這部分內(nèi)容的學習,學員們就已經(jīng)掌握了大數(shù)據(jù)專業(yè)大部分的知識,并具有了一定的項目經(jīng)驗。但為了學員們在大數(shù)據(jù)專業(yè)有更好的發(fā)展,所學知識能更廣泛地應(yīng)用到大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個崗位,有個更長遠的發(fā)展前景。 第三階段叫做數(shù)據(jù)分析挖掘及海量數(shù)據(jù)高級處理技術(shù)?；A(chǔ)部分有:PYTHON語言、機器學習算法、FLUME+KAFKA;進階部分有:機器學習算法庫應(yīng)用、實時分析計算框架、SPARK技術(shù)、PYTHON高級語言應(yīng)用、分布式爬蟲與反爬蟲技術(shù)、實時分析項目實戰(zhàn)、機器學習算法項目實戰(zhàn)。