1.技術新、內容全：課程的技術點全面，全部都是當前行業內流行、新版的Java、數據庫、前端、數據分析、數據計算和數據挖掘技術。
2.采用案例式教學：整個課程以案例為主線，貫串學習知識點和技術點。通過專家講師和企業導師的帶領，使學員可以具有獨立開發大型網站的能力。
3.編碼、設計規范：課程中的項目案例完全采用企業編碼規范和設計規范，例如阿里巴巴Java規范、合作企業Java規范等，提高學員編碼規范性，增強程序的可讀性和維護性。
4.企業大牛指導項目：為了要學員畢業后快速適應企業環境，特地從IT名企引入技術總監或項目經理，作為學員的項目導師，指導和管理項目研發過程、要學員真正體驗企業開發過程。
5.企業項目作實戰：很多培訓機構的項目案例都是采用模仿或閉門造車形成的，從而導致培訓學習和企業要求的存在一定的差異，為了彌補這個差異，我們是家將真實企業項目引入課程的機構。
6.項目開發模式先進：項目開發過程也采用目前新的項目開發模式，比如敏捷模式等，與大型互聯網開發技術同步。
7.擁有企業項目環境：學員擁有24小時機房和實驗服務器，可熟悉項目開發中立項、分析、設計、編碼、測試、實施、維護等真實流程及相關工作。
8.注重素質和能力培養：注重綜合素質能力的培養，主要包括技術應用能力、分析設計能力、團隊合作、職業素養等，提升學員的企業工作能力。
9.注重方法和思維培養：授人以魚、不如授人以漁，我們授課過程不僅注重技術點培養、更側重于方法和思維培養，提升學員養成后續自我提升的能力。

1.掌握所有Java、數據庫、前端、大數據開發的技能，積累大型項目的開發經驗。
2.通過Java面向對象分析與設計思想的學習，可以獨立分析問題、解決問題并實現。
3.通過MySQL、MongoDB、Redis、HBase等數據庫服務器的學習，熟悉維護、優化、安全設置的使用，精通SQL編寫和數據庫設計。
4.通過JavaScript、jQuery和H5/CSS3等技術的學習，可以承擔前端工程師的工作、制作出精美的、用戶體驗度高的網頁。
5.通過Hadoop、HDFS、Map Reduce、Hive、Sqoop ETL、Azkaban、Ooize、Impala等技術的學習，可以完成大數據離線分析、截取和處理計算的任務。
6.通過Zookeeper、HBase、Redis、MongoDB、Storm、Kafka、Flume等分布式技術的學習，可以高效實現大數據實時計算。
7.通過Scala、Spark、Streaming、機器學習、常見算法、Python等技術的學習，可以使用大數據領域非常流行的技術完成離線和實時計算業務模塊的開發并對當前產品中的各種用戶行為進行復雜的分析。
8.培養出具有職業素養和能力的、符合企業需求的大數據開發工程師和數據分析師。

第 一階段：大數據入門基礎（22天）
大數據入門基礎綜合案例——
Java語言基礎；Java面向對象編程；JavaSE核心類庫；Java分析與設計
通用技術綜合案例——
數據庫開發；JDBC技術；Linux技術；H5/CSS3/JS技術；Servlet技術；JSP技術；AJAX技術
第二階段：大數據Hadoop技術（10天）
搜狗搜索日志分析系統——
大數據概論；訪問HDFS；HDFS分布式文件系統的運行機制；Hadoop I/O詳解；Map Reduce應用編程開發；Map Reduce的工作機制與YARN平臺
第三階段：大數據離線分析技術（10天）
新浪微博數據分析系統——
Hive基礎；Hive數據定義與操作；Hive內置函數和UDF；Azkaban工作流引擎；Ooize；Impala
第四階段：大數據實時計算技術（22天）
網絡流量流向異常賬號統計項目——
Zookeeper分布式協調系統與HBase安裝部署；HBase核心功能模塊和基本概念；MapReduce批量操作；Redis集群及應用；MongoDB數據庫；Kudu列式存儲系統；Storm；Kafaka；Flume海量日志采集系統
第五階段：Spark數據計算技術、機器學習、分析算法、Python等（34天）
網上商城數據統計分析平臺——
Scala基礎知識；Scala面向對象編程；Spark簡介+安裝部署；Spark核心機制/Spark核心原理；Spark SQL與Dataset開發；Spark Streaming開發；SparkR語言與GraphX；Mllib和機器學習算法；Tachyon（alluxio）分布式內存文件系統
Python網絡爬蟲——
初識Python；映像和集 合類型；面向對象編程；網絡編程和多線程；python大數據算法實例