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