北大青鳥匯聚多名經(jīng)驗豐富的老師，他們都是企業(yè)學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)師，能為學(xué)員制作出一套教學(xué)方案，把多年的開發(fā)經(jīng)驗傳授給學(xué)員，即夯實了學(xué)員的基本功底，又結(jié)合公司真實的項目案例，提高學(xué)員動手能力和解決問題的能力，學(xué)完課程可以從事云計算的大數(shù)據(jù)方向相關(guān)工作，可以勝任大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)實時處理等工作。

課程大綱	核心技能點	核心能力培養(yǎng)
Java基礎(chǔ)	Java基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο?、異常處理、集合框架、常用類、I/O操作、多線程、網(wǎng)絡(luò)編程、XML解析	會使用Java編寫常用的流程控制語句，理解并掌握面向?qū)ο笏枷爰捌淙筇匦?，能夠靈活運用Java常用類解決實際問題，會使用集合框架存儲數(shù)據(jù)、I/O技術(shù)操作文件，能夠?qū)崿F(xiàn)多線程及網(wǎng)絡(luò)編程
JavaWeb網(wǎng)站開發(fā)	HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL數(shù)據(jù)庫、JDBC、Linux、SVN	了解B/S架構(gòu)運行原理，掌握網(wǎng)頁的開發(fā)和設(shè)計技能，掌握JavaWeb核心開發(fā)技能，掌握Linux應(yīng)用部署和監(jiān)控技能，掌握基本的JavaEE應(yīng)用設(shè)計和開發(fā)技能，鍛煉學(xué)員團隊協(xié)作能力
SSM/SSH框架	MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle數(shù)據(jù)庫	掌握SSM/SSH框架核心技能及應(yīng)用開發(fā)技能，掌握Oracle數(shù)據(jù)庫設(shè)計和應(yīng)用技能，學(xué)會使用Git進行項目代碼版本管理，學(xué)會使用Maven進行項目構(gòu)建管理
分布式微服架構(gòu)	分布式微服架構(gòu)、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker環(huán)境快速搭建實現(xiàn)自動化部署、Redis、分布式事務(wù)處理、分布式下三方接入、Active MQ消息隊列等	培養(yǎng)學(xué)員基于分布式項目的業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)拓撲架構(gòu)等的設(shè)計和代碼開發(fā)能力，以及在部署策略等方面的綜合能力。培養(yǎng)學(xué)員分布式項目下核心業(yè)務(wù)處理能力，培養(yǎng)學(xué)員在分布式項目下對于高并發(fā)、性能優(yōu)化等問題的解決處理能力
Python爬蟲+ELK+分析	Linux Shell編程、Python編程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、數(shù)據(jù)采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana	掌握Python編程，具備Python的爬蟲開發(fā)、 數(shù)據(jù)獲取和整理等能力，能夠使用ELK進行數(shù)據(jù)導(dǎo)入、 查詢和集成
Hadoop生態(tài)圈	HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase	掌握Hadoop集群配置與管理，掌握HDFS文件操作，掌握分布式計算原理，掌握基于Hive的數(shù)據(jù)ETL和數(shù)據(jù)查詢，掌握HBase數(shù)據(jù)存儲，掌握數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
Spark技術(shù)棧	Scala編程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop數(shù)據(jù)模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau	掌握Spark集群配置與管理，以及Spark離線計算，具備Scala和Python編寫 Spark應(yīng)用的能力，具備在企業(yè)數(shù)據(jù)湖中建立數(shù)據(jù)流程/通道、實施數(shù)據(jù)監(jiān)管，具備數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)建模、任務(wù)調(diào)度以及與企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集成的能力。
實時流處理平臺	Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts	掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用，具備實時流數(shù)據(jù)存儲、計算、查詢的能力，具備多種流處理框架的運用能力，掌握多種常見可視化工具的使用，掌握股票流數(shù)據(jù)實時分析/輿情分析案例
機器學(xué)習(xí)	Spark Mllib	掌握Spark機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及流程，掌握分類,聚類和推薦模型，掌握垃圾郵件分類