*基础阶段:关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后,会安排这些基础课程的进阶课程,即:数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后,大数据基础学习阶段才算是完成了。 第二大数据专业学习阶段:大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分,先理解基础知识,再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括:布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维;进阶内容包括:HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、Hbase、Mongodb、HADOOP项目实战。 完成了这部分内容的学习,学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识,并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展,所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位,有个更长远的发展前景。 第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有:PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA;进阶部分有:机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。