互聯網行業(yè)：借助于大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
  金融行業(yè)：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創(chuàng)新領域發(fā)揮重大作用。
  娛樂行業(yè)：哪種題財的影視作品更具價值，明星流量關注群體等數據分析。
  物流行業(yè)：利用大數據優(yōu)化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。
  安全領域：大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業(yè)可以利用大數據抵御網絡攻擊。
  電商行業(yè)：利用數據挖掘來了解客戶的內在需求，消費群體消費能力，及客戶體驗的不足等等。
  能源行業(yè)：利用大數據技術分析用戶用電模式，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
  汽車行業(yè)：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，未來將走入我們的生活。
  生物醫(yī)學：大數據可以實現流行病預測、智慧醫(yī)療、健康管理，解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
  餐飲行業(yè)：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

  1.在企業(yè)中做大數據開發(fā)要求必須熟練掌握Java，必須擁有多年Java開發(fā)經驗。
  2.大數據中很多技術都基于Java虛擬機（JVM），如果不懂Java，不能很好運用Java，是沒法做好大數據開發(fā)。
  3.大數據中的Hadoop是采用Java語言開發(fā)的，不熟悉Java，如何深入研究Hadoop。
  4.大數據中的Spark采用Scala語言實現，而Scala語言是Java后代語言，和Java很像，同時也是基于JVM。
  5.沒有基本的開發(fā)思維和項目經驗，談何大數據開發(fā)？連基礎的小規(guī)模數據量項目都不能搞定，怎么搞大數據項目？連爬都不會，就想飛？
  6.某些機構零基礎學員入學，只教Java基礎，沒有任何項目經驗和開發(fā)思維，就開始學大數據，無法領悟什么是數據量和項目經驗，更多學的只是大數據的基本配置。

Java階段課程
  Java基礎（完全可以從0開始學習）：Java語言基礎、面向對象、常用API、多線程、集合框架、IO操作、網絡編程、反射內省等。
  前端技術和JavaWeb：前端技術基礎、MySQL、Oracle、JDBC、HTTP、Tomcat、JavaWeb基礎等。
  企業(yè)框架技術：SQL加強及優(yōu)化、MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Shiro框架、Maven技術、UML設計、GIT和SVN工具、Linux等。
  互聯網高薪技能：Spring Boot框架、Dubbo框架、Zookeeper框架、ActiveMQ框架、Kafka框架、ElasticSearch框架、RESTful技術、Redis技術、Nginx技術、Docker技術、Gradle技術、Groovy語言、Web攻防、微服務架構、大型Web應用架構設計及優(yōu)化等。
  互聯網項目：1、入門級數據量項目（數據量GB級別）2、次級大數據項目（數據量TB級別）
大數據階段課程
  Hadoop離線計算
  大數據概述和Hadoop環(huán)境安裝：云計算和分布式、大數據應用場景、分布式文件系統設計原理、Hadoop集群環(huán)境的安裝、HDFS的基本操作(命令行)、HDFS的配置文件的核心相關參數。
  HDFS原理和應用：HDFS原理分析、HDFS工作流程分析、訪問HDFS、分布式日志采集案例。
  MapReduce和Yarn：MapReducer原理分析、MapReducer的算法模型、MapReduce和Yarn集群的配置、Yarn模型的運行管理機制、MapReduce的本地運行模式。
  MapReduce編程案例：流量統計、匯總排序、訂單分組topN、線段重疊統計、電影評分的topN、倒排索引、JOIN算法、MapReduce分布式啟動運行流程、MapReduce數據處理流程、數據傾斜。
  Hadoop架構和源碼分析
  數據倉庫
  Hive：Hive核心工作機制、Hive的安裝和運行、Hive的DDL操作、SQL語法加強。
  Hive加強：Hive數據類型、單行函數、聚合函數和表生成函數、Hive案例、窗口函數、Hive自定義函數等。
  Hadoop生態(tài)圈組件：Flume工作機制、Flume安裝和配置、Flume攔截器、Flume高可用、日志采集分類匯總、Sqoop工作機制、Sqoop的安裝部署、Sqoop的導入導出案例案例、Azkaban的工作流調度器介紹、Azkaban的安裝部署和使用配置等。
  HBASE：HBASE概述和核心特點、HBASE工作原理、HBASE的集群部署、shell客戶端的基本操作、Java操作HBASE、HBASE讀寫操作和流程等。
  Storm實時計算
  Storm編程入門：Storm概述和原理、Storm的本地和集群模式、Storm的核心組件詳解、Storm的并行運算和分組運算、Storm集群執(zhí)行過程分析，Storm案例。
  Storm架構和源碼分析
  Storm核心機制：Ack機制概述、Storm通信機制、Storm數據分發(fā)機制。
  消息中間件Kafka的使用：KafKa概述和原理、KafKa的集群環(huán)境部署、KafKa的生產者和消費者、KafKa分組策略、KafKa配置詳解。
  Scala語言
  Scala語言基礎、Scala函數和方法、Scala數據結構、Scala面向對象、隱式參數、隱式參數類型轉換、泛型、視圖界定、上下文界定、Akka的RPC通信框架等。
  Spark內存計算
  Spark入門：Spark原理、Spark架構分析、Spark集群安裝、Spark-shell單機和集群、Spark任務執(zhí)行流程、Spark程序調試。
  Spark RDD：RDD運行架構、Transformation操作API、RDD分區(qū)數據的讀取、Action操作API、Spark編程案例、自定義排序、Stage切分、Spark整體執(zhí)行流程。
  Spark SQL：Spark SQL原理、Spark SQL應用場景、Spark SQL性能分析、Spark SQL的案例、Spark SQL函數。
  Spark Streaming：Stream運行架構、SparkStream工作原理、Spark Stream和KafKa整合、Spark Stream和Redis的整合等。
  Spark架構和源碼分析
  大數據項目
  大型日志采集系統、大數據綜合項目
  Python、人工智能

  叩丁狼優(yōu)質服務
  自我要求：優(yōu)質服務與嚴格管理相結合
  技術輔導：技術老師輔導輔導鞏固所學
  更新迭代：老學員可隨時返校學習新知識
  引導學習：創(chuàng)造良好的學習氛圍
  指導：一對一幫助學員定位、規(guī)劃指導
  叩丁狼嚴格管理
  升學機制：基礎學習考核不合格學員需要重讀基礎班
  每日作業(yè)：完整作業(yè)體系，鞏固加強所學知識
  針對性教學課程：針對末位學員進行單獨學習指導
  實時跟進學習：及時了解學員知識吸收情況
  階段考試：檢測學員知識綜合運用能力