大数据开发工程师培养计划
本课程由十年以上项目经验的架构师领衔授课，采用模块化知识体系与项目制教学相结合的模式。课程内容覆盖分布式系统开发全流程，重点培养Hadoop生态应用与实时计算框架开发能力，配套金融风控、电商推荐等六大行业实战项目。
核心技术培养体系
| 基础架构阶段 | 分布式计算阶段 | 实时处理阶段 |
|---|---|---|
| √ Java编程核心与设计模式 √ MySQL与NoSQL数据库实践 √ Linux系统管理与Shell编程 √ Python数据处理与可视化 | √ HDFS分布式文件系统原理 √ MapReduce编程模型优化 √ Hive数据仓库建设与调优 √ HBase海量数据存储方案 | √ Spark SQL与结构化流处理 √ Flume+Kafka日志采集系统 √ 机器学习算法工程化实践 √ 集群性能监控与故障排查 |
项目实战特色
课程包含电信用户行为分析、电商实时推荐系统、交通大数据可视化三大企业级项目，要求学员完成从数据采集、清洗到建模分析的全流程开发。项目采用Git进行版本管理，按照敏捷开发流程实施，最终部署至阿里云ECS集群。
教学服务保障
实行小班制授课，每班配备专职助教跟踪学习进度。提供课后录屏回放与在线答疑系统，每周安排代码审查环节。课程结束后可获得AWS大数据专项认证，享受企业内推服务。
课程进阶路径
基础阶段侧重编程能力培养，要求完成用户画像系统开发；中级阶段重点训练分布式计算框架应用，完成日志分析平台搭建；高级阶段聚焦实时计算与机器学习，实现股票预测系统开发。
