在数字化转型浪潮中，优大数据课程聚焦企业真实用人需求，构建覆盖数据采集、存储、计算到可视化分析的全链路教学方案。课程采用案例驱动教学法，每个技术模块均配备对应商业项目实操，确保学员掌握从需求分析到系统部署的完整开发流程。
| 教学维度 | 具体实施 |
|---|---|
| 技术栈覆盖 | Hadoop生态圈+Spark技术栈双轨并进，涵盖HBase、Kafka、Flink等主流框架 |
| 项目实战 | 智慧农业数仓、交通流量监控等6大行业级项目实操 |
| 教学方式 | 每日Code Review+阶段性项目答辩+Git版本管理实战 |
从Java编程基础到SpringBoot框架开发，重点强化面向对象编程思想与分布式系统设计能力。通过通讯录管理系统开发，掌握多线程编程与异常处理机制。
深入Hadoop生态系统，完成数据仓库搭建与实时计算场景实现。结合Flume、Sqoop等工具完成电信充值系统数据迁移，掌握Kylin多维分析技术。
基于Spark MLlib实现用户行为预测模型，结合Python数据科学库完成天气数据分析项目，掌握特征工程与模型调优全流程。
教学区配备高性能计算集群，每台工作站预装CDH大数据平台，支持多节点分布式实验环境。住宿区提供标准化管理，学习区与生活区独立分区，配备全天候技术答疑团队。
Intel i7处理器/32G内存/1TB SSD存储/双屏显示系统
每日学习日报反馈+周测技术评估+月度项目路演
课程后期设置企业级代码规范训练，引入SonarQube代码质量检测平台。阶段提供技术路线规划、BAT面试真题解析、薪酬谈判技巧等专项辅导，学员毕业作品集包含3个完整项目交付物。
