政策壯大產業：國務院《促進大數據發展行動綱要》、工信部《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》等國 家政策大力推動，各地大數據政策利好助推，產業規模以千億計。
人才缺口巨大：各大企業紛紛搶招大數據人才。據拉勾、智聯、BOSS直聘等招聘平臺統計分析顯示，未來3~5年，我國大數據人才缺口超過180萬。
薪酬福利喜人：全球知名公司Kforce報告顯示，全球跟大數據相關的八大高 級職業平均年薪14.06萬美元。國 內一線互聯網公司，大數據工程師的薪酬比同級別的其他職位高出30%以上。

第 一階段  大數據基礎
Linux基礎、文本編輯器及用戶和權限管理、軟件包管理、磁盤管理和進程管理、Shell編程
課程目標：掌握Java8核心開發，Linux操作系統的基本技能，具備通過Java Web技術和關系型數據庫進行網絡開發的能力
第二階段  Hadoop離線計算
Hadoop原理Hadoop安裝部署HDFS入門HDFS詳解MapReduce入門MapReduce工作機制和序列化MapReduce應用MapReduce案例與YARN平臺Hive安裝部署和簡單使用Hive數據操作Hive數據查詢Hive函數Hive實戰與Sqoop工具Azkaban工作流引擎和Flume數據采集。
學習目的：通過學習，能夠熟練Hadoop三大組件，獨立部署Hadoop集群，了解Hadoop架構及整個生態系統；能夠獨立部署Hadoop運行環境，對海量數據進行存儲，并通過MapReduce、Hive以及大數據協作框架對海量數據進行分析計算。
第三階段  Storm實時流計算
Zookeeper HBase集群部署與操作HBase數據操作與安全HBase整合MapReduce、MySQL、Hive HBase內部原理HBase高 級應用HBase布隆過濾器與Kafka Storm分布式實時計算框架Storm并發機制與數據流Storm Trident高 級抽象
學習目的：掌握Zookeeper的原理及應用；掌握HBase的內部實現原理以及在大數據存儲中的使用；掌握企業開發中使用頻率很高的Kafka分布式發布訂閱消息系統；能夠使用Storm開發框架對流數據進行實時計算。
第四階段  Spark內存計算
Scala函數式編程Spark Core核心開發Spark SQL查詢Spark Streaming Spark MLlib機器學習
學習目的：能夠使用Spark計算框架進行離線批處理、交互式查詢、實時流計算的全棧式開發，并能夠使用機器學習算法對復雜的多維數據進行分析挖掘。
第五階段  大數據項目實戰
大項目：基于Spark的用戶行為分析大項目：基于ELK的海量日志分析系統
學習目的：注重企業級Spark項目開發的系統性、完整性，拒絕小demo小案例，提升技術視野與高度；快速提升Spark項目經驗，解決手機應用實時分析、實時查詢需求等學習成果：電商大數據分析平臺（項目另貼）。