Java技术在国内兴起已经过去近20个年头，Java开发界可谓人才济济，想要告别“蚁族”的地位，一跃进入Java“大牛”的行列也绝非易事，必须具备如下3项核心技能
Java软件系统通常庞大而复杂，系统架构是其要害！Java开发团队通常人数众多，架构师是其灵魂。互联网系统、企业应用系统虽然都可以用Java语言，但系统架构天壤之别。针对不同行业的应用系统，系统架构也不尽相同。
真正的大牛不满足于现有的思路开发，不满足长期的围绕已有代码进行维护。大数据工程师要深入了解底层编码原理，拥有从头开始创建完整项目的能力，开发属于自己的框架和工具要能做出符合企业需求的底层架构。
当今的Java，无论是开发工具和开发技术都层出不穷，各有千秋。大数据工程师要掌握行业一线的新技术，这样才能从容的应对眼下企业眼花缭乱的功能的实现。对新兴技术的掌握和识别对企业应用系统的开发具有重要意义。
培养目标
符合企业岗位需求具有相当于1—2年经验大数据开发工程师
就业方向
数据挖掘师、算法工程师、数据分析师、大数据开发工程师
| 课程 | 课时 |
| Linux基础 | 48 |
| MyBatis | 28 |
| Spring、springmvc | 44 |
| SSM整合 | 12 |
| redis | 40 |
| 分布式集群技术 | 80 |
| Hadoop集群关键技术 | 60 |
| 机器学习|深度学习 | 40 |
| Spark生态技术和框架体系 | 60 |
| 项目实战 | 60 |
| 云计算 | 96 |
| 企业实战项目(一) | 40 |
| 企业实战项目(二) | 40 |
| 企业实战项目(三) | 44 |
| 总课时 | 692 |
大数据时代的国家竞争是控制权的竞争。我国大数据的建设将围绕大智慧进行，未来十年，决定我国是否有大智慧的核心标准是国民幸福。而国民幸福的体现，一是民生：通过大数据看我们在人与人的关系上做得是否比以前更有意义；二是生态：通过大数据看我们在社会与自然、人与自然的关系上做得是否比以前更有意义。
大数据移动应用分析控制挪动应用中心数据的企业，将这些数据加以梳理剖析，对本身运营及众多品牌企业而言是十分珍贵的资源，对战略决策将构成重要的影响。大数据将以科学化的信誉评价模型，对客户树立一套多方位的信誉评价体系，用数听说话，让数据来决议客户的优质水平。
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