适合人群
零基础转行人员，渴望进入大数据领域；
IT从业者（如Java开发、运维等）寻求技术提升；
数据分析师、数据库管理员希望拓展大数据技能；
应届毕业生或在校生，目标高薪技术岗位。
课程体系
阶段一：基础夯实
数据仓库架构与理论基础
企业级数据库Oracle与SQL/PLSQL编程
Linux操作系统与Shell脚本编程
阶段二：大数据核心技术
Hadoop生态圈：HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Sqoop、Flume
Spark生态：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming
实时计算引擎：Kafka、Storm
阶段三：进阶拓展
数据挖掘理论与CRISP-DM流程
Python/Scala编程与Spark开发应用
集群管理工具Hue与平台调度优化
阶段四：项目实战
微博营销数据挖掘项目用户画像构建、代言人精准筛选、机器学习模型应用
用户画像构建、代言人精准筛选、机器学习模型应用
网站日志与订单分析系统日志采集、ETL清洗、PV/UV分析、广告转化率计算与智能推荐
日志采集、ETL清洗、PV/UV分析、广告转化率计算与智能推荐
课程目标
精通两大技术生态：传统数据库（Oracle）与主流大数据平台（Hadoop+Spark）；
掌握全链路数据处理技能：从数据采集、清洗、存储到分析与可视化；
具备企业级项目经验：通过真实场景实战，独立完成数据挖掘与实时计算任务；
胜任高薪岗位：包括ETL工程师、大数据开发、数据仓库工程师、数据分析师等。
