对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
Java基础:
JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试
培养目标：
掌握java当中的基本语法中的运算符、数据类型以及相互转换和各种流程控制语句; 充分掌握数组的创建、遍历、排序以及函数定义，函数的相互调用和重载; "赋予学员面向对象思想 ，充分理解并运用java面向对象思想来进行程序开发，实现开发者从过程到面向对象编程的转变" 充分掌握常用类当中的方法，String类和包装类以及相互转换，异常的处理方式,File类和使用io读取和输入数据; 深入理解常用集合类的用法、集合的特点、以及各种使用 多线程的概念，创建方式，同步，通信，网络编程的基本概念，编写.
企业级实训项目:
猜字游戏; 猜拳游戏; 数字炸弹; 控制台版本双色球项目; 滴滴嗒嗒租车系统; 打印机项目; 个人记账本; **号注册验证; 中公教育JAVA学生系统的登陆注册; 文件复制; 时间的跳动; 双色球随机版; 中公教育java学生系统; 妈妈叫你去打酱油; 文件在线下载; 开心聊天室
JavaWeb:
html+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; （数据库连接池）数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试
培养目标：
掌握PC端前端页面的搭建及布局方法; 了解html5新增特性，了解css3新增选择器及常见属性; 掌握常见网页动效实现原理和思路，理解动态网页实现原理，掌握客户端表单验证方法; 熟悉常用的API，能够实现网页动效; 了解企业中常用数据库，以 数据库的基本操作; 掌握数据库表的复杂查询; 掌握数据库设计的理论知识; 掌握sql语句的优化; 掌握JDBC操作数据库，完成基 本CRUD操作; 掌握JDBC事务; 掌握Tomcat服务器的安装配置及使用; 了解HTTP协议的特点; 掌握数据源的基本原理以及常见数据源的配置及使用; 熟练使用Servlet开发基本web项目; 掌握web应用中的请求与响应; 掌握JSP基本原理，整合Servlet开发基本应用; 熟练掌握MVC模式进行开发; 掌握web应用开发中的两种会话技术、区别与联系; 掌握javaweb开发中的监听器和过滤器，并且配置自定义功能的监听和过滤; 熟练使用Ajax进行异步请求
企业级实训项目:
“中公图书商城”前端页面制作; （1）、电商项目数据库设计以及所 涉及的sql查询语句; （2）、封装jdbc工具类、简化开发; （3）、使用MyEclipse开发工具，整合Servlet+JSP+MySQL+JDBC 遵循MVC开发模式，完成商品信息的发布以及查询；使用response响应头字段完成文件下载、自动刷新; （4）、在（3）的基础上，开发 用户注册及登录功能。并且使用 Session进行登录校验， 使用Cookie开发“记住密码”功能;
JavaEE*级
+
Linux课程
+
分布式计算JavaWeb
JavaEE*级+Linux课程+分布式计算:
Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战
培养目标：
"理解Spring的DI和IOC以及AOP原理,掌握 Spring的事务管理以及和其他框架的集成"; "理解ORM思想,以及mybatis的工作原理,; 熟练使用mybatis框架"; 理解springmvc的工作原理,并熟练的应用; 理解JVM原理和调优技巧; 掌握maven项目构建和管理; 掌握LINUX虚拟机安装、网络配置、基本命令、常用软件及环境配置; 掌握基于Mycat中间件的Mysql分库分表、读写分离; 掌握搜索引擎Solr基本安装和使用; 掌握Redis基本安装、命令、JAVA的集成，以及常用集成模式; 掌握ActiveMq消息队列、JMS协议; 掌握分布式计算框架Dubbo的基本配置和项目集成;
企业级实训项目:
JVM调优、maven项目构建、阿里云实际LINUX主机安装、使用、部署、手机号码归属地系统、MYsql分库、分表、主从复制、读写分离实际演练、基于Dubbo的电商商品管理开发
课程简介
离线数据分析平台Hadoop
离线数据分析平台Hadoop:
Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;
Sqoop; HBase; YARN; 项目实战
培养目标：
"掌握HDFS文件系统以及熟练使用Java API操作HDFS、Spring集成Hadoop使用以及分布式集群环境搭建。掌握Hadoop生态圈上的各种应用的使用方式以及架构 如MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop等"
企业级实训项目:
1、日志文件的收集; 2、Hive日志文件数据分析;
3、定时触发; 4、HBASE集群
实时数据分析平台Storm:
python基础; Storm框架; Storm集群; 日志监控业务;
Kafka; 项目实战
培养目标：
（1）实时计算平台解决方案; （2）使用Flume收集数据到Kafka; （3）Spring集成Storm、flume、redis、mysql对数据进行分析
企业级实训项目:
1、Grouping策略及并发度; 2、计算网站; 3、storm事务; 4、Storm集群和作业监控;
5、点击流日志分析; 6、Python爬虫
课程简介
Scala语言与Spark
Scala语言与Spark:
Scala语言; Spark; 机器学习;
spark与HIVE; 项目实战
培养目标：
（1）升级Hive执行引擎为Spark; （2）使用Spark Sql完成点击流日志业务需求; （3）使用Spark处理业务数据; （4）企业海量数据分析平台规划
企业级实训项目:
1、spark集群; 2、SparkStreaming外挂;
3、k-means和贝叶斯算法; 4、点击流日志分析
*指导
*指导:
企业面试前期准备与技巧
企业面试实战
课程内容：
简历制作、面试礼仪，对学员进行简历指导及多轮模拟面试
常见面试题的讲解，技术简历的指导与优化，技术面试指导，强化实战项目
培养目标:
从简历、面试技巧等层面助学员提升，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作
**层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，*府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
