大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。
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学习内容：Java基础、Java增强
学习目标：Java简介、Java基本语法、面向对象、API（一）、API（二）、API（三）、API（四）、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制
学习内容：JavaWeb
阶段项目：Easymall项目
学习目标：XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall项目开发
学习内容：JAVAEE框架
阶段项目：EasyMall项目
学习目标：Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
学习内容：互联网架构
阶段项目：EasyMall 项目
学习目标：EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合
学习内容：大数据框架
阶段项目：Zebra项目、网站流量分析项目
学习目标：大数据java加强、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目、Python语言及爬虫、数据可视化
学习内容：数据挖掘与机器学习算法
阶段项目：电商用户画像、推荐系统项目
学习目标：统计学基础、R语言基础 、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型
Hadoop2.x 基础课程模块Storm 大数据实时计算课程模块
Hive 离线分析课程模块Scala 语言课程模块
MongoDB 课程模块Spark 大数据内存计算课程模块
Hbase 课程模块SparkML lib 机器学习课程模块
Python 课程模块
虚拟化基础大数据的实时计算-Storm
云计算基础大数据的内存计算-spark
大数据概述SparkML lib 机器学习
操作系统与 linux 应用数据挖掘
hadoop2.x 基础知识MongoDB 非关系型数据库
MapReduce 并行计算技术Java 基础应用编程
Hive 数据仓库技术Java 高级应用编程
Hbase 分布式面向列存储python 编程基础
sqoop/flume 数据迁移matplotlib 数据可视化
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