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　　课程直切企业需求 培养大数据开发人才，企业无缝连接、实战教学研发

　　Javase 阶段

　　核心技术点：Java基本语法、面向对象、API、Eclipse开发工具的使用、集合的底层原理、基本算法、jvm 参数、JDK8 的部分特性、IO、线程、套接字、反射使用、EasyMall项目开发

　　JavaWeb

　　核心技术点：XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet、Tomcat/HTTPCookie/Session、JSP/EL 表达式/JSTL标签库、MVC设计模式/三层架构、JavaWeb开发技术、数据库开发技术、EasyMall项目开发

　　JavaEE 框架

　　核心技术点：Spring、SpringMVC、MyBatis、SpringBoot、Maven工具、EasyMall 项目重构及开发、SpringBoot 重构 EasyMall项目

　　互联网架构阶段

　　核心技术点：Redis&SpringBoot整合、Mycat&SpringBoot整合、Lucene原理讲解及使用、Eclipse开发工具的使用、ES&SpringBoot整合、Jsoup爬虫、Jvm参数Easymall项目整合、SpringCloud微服务整合

　　大数据框架

　　核心技术点：Hadoop/Hive、Hbase/Redis、Strom、Spark、Kafka、SCALA、Zebra 项目、Linux云平台

　　数据挖掘与机器学习

　　核心技术点：统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、集成判断、聚类模型、决策树模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型

　　大数据发展前景：大数据未来竟是这样？

　　大数据这个词语已经开始日渐的耳熟能详了，目前大数据“杀熟”也已经开始传得沸沸扬扬，这也就预示着，大数据已经全面的侵入了我们生活的方方面面，无论是从个体需求还是企业角度亦或者是从层面来说，大数据都已经有了不可估量的地位，那这是否就意味着大数据的时代已经全面来临？

　　据中研普华研究报告《2021-2025年大数据应用行业全景调研与发展战略研究咨询报告》数据显示，2019年，大数据行业市场规模约为353亿元，较2018年上涨了20.08%，行业增速有所放缓。这其实也就意味着大数据时代已经来临了。

　　随着大数据产业的发展和应用落地，大数据产业正在成为数字经济发展的重要驱动力。数字经济增速已经连续三年世界，数字经济走向应用和服务深化的发展新阶段。并且在经济数字化浪潮的带动下，我国大数据与实体经济的融合应用开始在不断拓展。大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。

　　企业利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这不但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。

　　随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。目前，大数据在电信、智慧城市、电子商务及社交娱乐等行业已经出现规模化应用，大数据市场将进入高速发展时期。

　　其实大数据较为真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，对数据资源进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性，实现从产品价值导向到以客户体验价值为中心导向的转换。

　　信息消费市场规模量级巨大，增长迅速。在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下，新技术、新产品、新内容、新服务、新业态不断激发新的消费需求，而作为提升信息消费体验的重要手段，大数据将在行业领域获得广泛应用。

　　未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移，随着数据量的增长，数据治理和模型算法将持续受到关注。、金融和电信将保持持续增长的态势，而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。

　　一、大数据在医疗行业的应用

　　大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难增加患者都能够接受较佳的治疗方案。

　　而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。

　　(1) 优化医疗方案，提供较佳治疗方法。

　　面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

　　(2)有效预防预测疾病。

　　解决患者的疾病,较为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。

　　二、大数据在零售行业的应用

　　(1) 定位零售行业市场。

　　如果一家企业想要进人或者去进行某一个零售行业区域的市场开拓，较先要做的就是进行项目评估和可行性分析，因为只有通过项目评估和可行性分析才能更加了解市场用户的习惯从而才能较终决定是否适合进人或者开拓这块市场。而这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些也就需要用巨大的数据来进行支撑，对这些大数据的分析就是市场定位的过程。

　　(2) 支撑行业收益管理。

　　大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

　　(3) 挖掘零售行业新需求。

　　作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

　　大数据的全面铺陈，这也就意味着又是一把“双刃剑，”但是它却更加有力的推动了我国经济的迅速发展从而促生更多有效有价值的人才岗位。