大數(shù)據(jù)課程教學(xué)：
1.“T”字型教學(xué)思維保證課程深度廣度
2.全部總監(jiān)級(jí)架構(gòu)師親授
3.9類(lèi)主流企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)操
4.標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)流程
5.大數(shù)據(jù)萬(wàn)能鑰匙架構(gòu)
6.一線互聯(lián)網(wǎng)公司源數(shù)據(jù)
7.打擊大數(shù)據(jù)偽課增加真實(shí)大數(shù)據(jù)課程權(quán)重
8.定位大數(shù)據(jù)高端人才培養(yǎng)
9.2019大數(shù)據(jù)面試筆試題庫(kù) 國(guó)內(nèi)目前配比標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)低于國(guó)際，未來(lái)3-5年人才缺口是傳統(tǒng)行業(yè)增速的5倍
大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容：
第一階段：javase+mysql+jdbc
開(kāi)班典禮基礎(chǔ)語(yǔ)法、流程控制、方法、數(shù)組、面向?qū)ο笕腴T(mén)、面向?qū)ο筮M(jìn)階、繼承、多態(tài)等
第二階段：分布式理論簡(jiǎn)介
CAP理論、數(shù)據(jù)分布方式、一致性、2PC和3PC、大數(shù)據(jù)集成架構(gòu)概述等
第三階段：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算(離線)
協(xié)調(diào)服務(wù)ZK、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)hdfs、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)alluxio、數(shù)據(jù)采集flume、數(shù)據(jù)采集logstash、數(shù)據(jù)同步Sqoop等
第四階段：數(shù)倉(cāng)建設(shè)
數(shù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)、離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目-伴我汽車(chē)、多維數(shù)據(jù)模型處理kylin、離線數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目-伴我汽車(chē)升級(jí)等
第五階段：分布式計(jì)算引擎
分布式計(jì)算引擎概述、scala語(yǔ)言、spark、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)hbase、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)redis等
第六階段：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算(實(shí)時(shí))
數(shù)據(jù)通道、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)druid、流式數(shù)據(jù)處理flink、SparkStreaming、流式處理項(xiàng)目等
第七階段：數(shù)據(jù)搜索
elasticsearch：在Query的查詢中定義加權(quán)、過(guò)濾器、范圍過(guò)濾器、布爾過(guò)濾器等
第八階段：數(shù)據(jù)治理
概念及構(gòu)成、neo4j、元數(shù)據(jù)、血緣及數(shù)據(jù)質(zhì)量、Hive Hook、Spark Listener等
第九階段：BI系統(tǒng)
Superset、Graphna等
第十階段：數(shù)據(jù)挖掘
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)體系、Spark MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)、Python scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)等
大數(shù)據(jù)課程服務(wù)：
1.電商平臺(tái)離線
通過(guò)交通出行記錄和卡口實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)控全省內(nèi)車(chē)輛、道路通行和事故等狀況，避免擁堵、避免交通事故、精準(zhǔn)測(cè)速、防止套牌和提供便捷出行方案，預(yù)測(cè)擁堵系數(shù)，為全省各級(jí)提供最優(yōu)道路規(guī)劃方案。
2.共享平臺(tái)離線
監(jiān)控用戶出行用車(chē)情況，實(shí)時(shí)計(jì)算停車(chē)位、待服務(wù)車(chē)輛數(shù)、報(bào)修車(chē)輛數(shù)、違規(guī)次數(shù)等，為用戶提供更加高效和優(yōu)質(zhì)的用車(chē)體檢。
3.交通行業(yè)-實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)
通過(guò)交通出行記錄和卡口實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)控全省內(nèi)車(chē)輛、道路通行和事故等狀況，避免擁堵、避免交通事故、精準(zhǔn)測(cè)速、防止套牌和提供便捷出行方案，預(yù)測(cè)擁堵系數(shù)，為全省各級(jí)提供最優(yōu)道路規(guī)劃方案
4.旅游平臺(tái)綜合
某牛旅游平臺(tái)，以旅游為主，集成酒店、交通、景區(qū)、保險(xiǎn)等信息資源。通過(guò)對(duì)各業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，充分了解用戶，了解各服務(wù)，從而更好服務(wù)于用戶。
5.數(shù)據(jù)治理平臺(tái)
隨著網(wǎng)絡(luò)和智能終端的普及帶來(lái)了海量人群的上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展讓細(xì)分人群的特性成為可能。為高效將海量的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在不同人群面前，廣告投放數(shù)據(jù)的分析變得越來(lái)越普及。
6.廣告平臺(tái)
個(gè)人和企事業(yè)資金需求，催生聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展，而國(guó)家金融體現(xiàn)管監(jiān)待待成熟，企業(yè)需要自主把控風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)有效的營(yíng)銷(xiāo)和切實(shí)的安全保障機(jī)制，不斷吸引投資，優(yōu)化借貸，提升盈利能力。
7.理財(cái)平臺(tái)
數(shù)據(jù)激增，各企事業(yè)單位大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地，但大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中所涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理越來(lái)越成為企業(yè)焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)地圖項(xiàng)目旨在二次開(kāi)和借助現(xiàn)有開(kāi)源軟件共同去管理大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中數(shù)據(jù)質(zhì)量和元數(shù)據(jù)。
8.高效運(yùn)營(yíng)支撐分析平臺(tái)
網(wǎng)購(gòu)成熟，更加離不開(kāi)物流，但是物流企業(yè)眾多，根據(jù)物流數(shù)據(jù)合理選擇配送物流，物流業(yè)務(wù)進(jìn)行合理的配送，這將會(huì)大大降低物流成本，從而降低整個(gè)購(gòu)物成本，為企業(yè)獲取更高利益。
9.中國(guó)移動(dòng)
通信讓世界變得觸手可及，充值是通信行業(yè)一大業(yè)務(wù)，充值過(guò)程中會(huì)涉及到中國(guó)移動(dòng)信息系統(tǒng)內(nèi)部各個(gè)子系統(tǒng)之間的接口調(diào)用，接口故障監(jiān)控也成為了重點(diǎn)監(jiān)控的內(nèi)容之一。為此建設(shè)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控全國(guó)的充值情況的平臺(tái)，掌控全網(wǎng)的實(shí)時(shí)充值，各接口調(diào)用情況意義重大。