大数据

培养目标

大数据工程师的培养需围绕技术能力、业务理解、工程实践三大核心维度展开，目标是打造具备“数据全生命周期管理能力”的复合型人才，满足企业对数据采集、处理、分析及应用的多元化需求。最终目标是通过数据赋能企业决策，并在AI融合、隐私计算等新兴领域保持技术敏锐度，成为企业数字化转型的核心推动者。

课程设置

Javase阶段：Java基本语法、面向对象、JDK8的部分特性。

JavaWeb阶段：HTML/CSS、JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet、数据库高级开发技术。

JavaEE框架阶段：Spring、SpringMVC、MyBatis、SpringBoot、Maven工具。

互联网架构阶段：Redis&SpringBoot整合、Mycat&SpringBoot整合。

大数据框架：Hadoop/Hive、Hbase/Redis、Strom、Spark、Kafka。

数据挖掘与机器学习：统计学基础、回归模型、决策树模型、贝叶斯模型。

特色优势

大数据工程师的职业发展前景广阔，他们可以从初级工程师逐步晋升为高级工程师、技术经理、数据科学家等职位，甚至有机会成为企业的高管。此外，大数据领域的不断创新也为工程师提供了持续学习和成长的机会，使他们能够始终保持竞争力。