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移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。 一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。
STEP1：JavaEE
STEP2: Hadoop
STEP3: Spark
STEP4: Python数据处理技术
STEP5: 项目实践
STEP6: 大数据系统管理优化
在工作内容上，数据分析的工作偏重对业务层面的理解，能够结合具体的业务和已有的数据，给出自己有力的观点，给到业务决策的支持。数据挖掘的工作偏重系统工程，通过历史数据样本召回、数据特征工程和模型算法，对未来结果预测。所以在工作内容上两者的差别也是比较巨大，但又有联系。举个例子，在公司做数据分析师的阶段，日常的工作是整理网站流量趋势变化的报表，如果流量上涨或者下跌要能够分析这其中的原因是什么，可能是业务方有营销活动的动作，也有可能是系统层面的数据问题。而在公司做数据挖掘的平时工作就在某一个小点上，如果利用数据挖掘来预测明天可能有哪些用户会来登陆。
JavaEE
可胜任初级Java工程师的工作需求
1.掌握JavaEE核心技术
2.能够使用MySQL操作和管理数据
3.掌握Java SSM框架的使用
4.能够完成Java Web项目
Hadoop
可胜任初级大数据离线处理工作
1.掌握Hadoop平台核心技术
2.掌握Hive开发
3.掌握HBase开发
4.掌握离线项目开发所需技能
Spark
可胜任Spark开发工作
1.掌握Scala基本编程
2.掌握Spark架构基本内容及原理
3.掌握Spark开发及使用
4.解Spark机器学习
Python数据处理
可胜任Python爬虫工程师工作
1.掌握Python基本使用
2.掌握Python核心库的使用
3.掌握Python爬虫
4.掌握Python简单数据分析
项目实践
可胜任大数据开发工程师工作
1.掌握大数据项目开发的基本流程
2.掌握项目开发的具体实现方法。
大数据系统优化
可胜任中级大数据开发工程师的需求
1.掌握大数据高可用集群管理
2.理解并掌握系统的安全性、授权及审计、数据保护等技能
