具备一定Java编程基础，且怀揣着向大数据开发领域转型志向的工程师群体。
对分布式计算满怀热忱，期望能够系统学习并掌握大数据技术的IT行业专业人士。
有提升大数据平台开发能力需求的Java开发人员。
项目导向教学：课程规划紧密围绕实际项目展开，借助大量实战练习，着重培养学员应对和解决实际问题的能力。
知识体系完备：课程涵盖Java核心技术、大数据生态体系、分布式系统架构、数据仓库与挖掘等多个模块，构建起完整且全面的技术知识架构。
师资力量雄厚：授课讲师均拥有多年大数据项目实践经验，专业素养过硬，为教学质量提供坚实保障。
Java编程基础：涵盖Java的发展历程、技术体系架构、开发环境的搭建方法，以及基础语法、数据类型、流程控制、数组操作、面向对象编程的三大特性（封装、继承、多态）、异常处理机制、集合框架的使用、泛型概念、I/O操作、多线程编程、网络编程技巧、反射机制等核心内容。
Web开发技术：包含前端开发的三项基础技术（HTML/CSS/JS）、jQuery框架的运用、MySQL数据库的操作与管理、JDBC数据库连接技术、Tomcat服务器的配置与使用、Servlet开发要点、会话管理策略、JSP技术解析、MVC设计模式的应用、分层架构的设计思路、过滤器的工作原理等。
主流开发框架：深入讲解Spring框架、SpringMVC、MyBatis等企业级框架的核心原理与应用实践，并通过实际项目开发让学员熟练掌握这些框架的使用方法。
分布式架构：涉及Linux系统的基本操作、云计算平台的运用技巧、Redis缓存的使用方法、Mycat分库分表策略、RabbitMQ消息队列的配置与应用、Elasticsearch搜索引擎的原理与使用，以及这些技术与SpringBoot框架的整合应用。
大数据技术栈：详细介绍Hadoop生态体系（HDFS/YARN/MapReduce）、数据仓库Hive的构建与管理、NoSQL数据库Hbase的操作与应用、实时计算框架Storm的使用方法、消息系统Kafka的原理与配置，同时融入分布式系统设计思想、日志分析项目的实战演练、数据可视化的实现方法等内容。
精英教学团队：授课讲师均来自一线互联网企业，拥有丰富的项目实战经验，能够为学员传授行业最新技术动态与发展趋势。
定制化课程设计：依据学员的基础水平以及企业的用人需求，量身定制课程内容，采用最适合学员的教学方式，确保学习效果最大化。
多样化教学模式：采用理论讲解、案例演示、项目实战、互动讨论相结合的多元化教学模式，多维度提升学员的学习体验与学习效果。
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