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　　课程直切企业需求 培养大数据开发人才，企业无缝连接、实战教学研发

　　Javase 阶段

　　核心技术点：Java基本语法、面向对象、API、Eclipse开发工具的使用、集合的底层原理、基本算法、jvm 参数、JDK8 的部分特性、IO、线程、套接字、反射使用、EasyMall项目开发

　　JavaWeb

　　核心技术点：XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet、Tomcat/HTTPCookie/Session、JSP/EL 表达式/JSTL标签库、MVC设计模式/三层架构、JavaWeb开发技术、数据库开发技术、EasyMall项目开发

　　JavaEE 框架

　　核心技术点：Spring、SpringMVC、MyBatis、SpringBoot、Maven工具、EasyMall 项目重构及开发、SpringBoot 重构 EasyMall项目

　　互联网架构阶段

　　核心技术点：Redis&SpringBoot整合、Mycat&SpringBoot整合、Lucene原理讲解及使用、Eclipse开发工具的使用、ES&SpringBoot整合、Jsoup爬虫、Jvm参数Easymall项目整合、SpringCloud微服务整合

　　大数据框架

　　核心技术点：Hadoop/Hive、Hbase/Redis、Strom、Spark、Kafka、SCALA、Zebra 项目、Linux云平台

　　数据挖掘与机器学习

　　核心技术点：统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、集成判断、聚类模型、决策树模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型

　　JAVA在大数据行业为何如此重要？

　　大数据时代，给想进入互联网行业的人才展现了新的发展机会，与此同时还提供了新的职业发展通道。在面对众多的大数据就业岗位，我们应该如何去选择职业发展方向，以及该如何去学习相应技能达到企业要求呢？

　　这篇文章根据对企业大数据岗位的招聘分析从而去给大家提供完整的成长路线建议。

　　一、大数据人才遭热抢

　　根据行业放心机构展示道，近几年大数据行业行业在Java大数据或者数据工作者的岗位需求激增，其中Java大数据工程师的缺口在14万到19万人之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到上百万！从目前的形势分析，大数据人才的主要聚居地在城市，但是大数据人才分布不均匀，主要是集中在互联网以及金融两大领域，导致制造业等产业转型升级过程中极度缺乏大数据人才。从整体看，数字中国建设，产业转型升级、企业上云用云，这些都对大数据人才产生巨大需求量且需求呈增长趋势，而人才培养的数量和速度难以满足现实需求，导致大数据人才缺口持续增大，预测到2025年大数据核心人才缺口达230万人。

　　有研究还说到根据boss直聘较新分析数据显示：热门新兴行业中，大数据的应届生岗位需求比例仅次于人工智能，目前第二，并且还有不断上涨趋势。

　　二、选择大数据哪个从业方向？

　　从当前大数据职业来看，总的分为两大类：一是大数据应用类，二是大数据系统类。从未来的职业成长路径来看，大数据系统类发展前景好，技术含量高。

　　大数据系统类主要偏向于系统研发，比如Hadoop系统、云计算，就属于系统类技术。这就要求熟悉Hadoop大数据平台的核心框架和组件，能够运用Java、R、Python等编程语言基于大数据平台来写代码开发应用，实现产品功能，支撑业务应用。

　　三、学大数据必学Java

　　Java是目前使用较为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

　　Java不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

　　Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

　　Java的跨平台应用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。

　　较重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。也就是说，学大数据必须要有Java基础。