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2通过生产级环境代码与包命名规范；Maven包管理；单元测试；生产环境部署流程；项目文档，完整还原大数据开发场景。
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学员出口方向
优势对比
- 业界先进技术标准：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2等。
- 以真实企业级项目贯穿始终，多个大数据项目，覆盖多个行业领域。
- 课程与项目，知识点与案例穿插巩固，理论与实践强有力的结合。
- 每阶段完成后，课程提供独立项目，由学员自行研发，结合老师辅导。
- 课程体系讲师既有专业技术讲师，更有企业一线开发工程师。
- 内容涵盖大数据离线分析应用，实时计算应用，数据仓库应用等。
- 提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受TB级数据分析效果。
传统教育
- 占用大量时间，且无法针对个性化学习需求
- 理论为主，单纯知识体系传授
- 不定向人群，主要目标在于课程考试验收
- 定期大班跟踪，无法满足个性化需求
- 教材老旧，无法完成真实项目分析
- 无法推荐就业
学员入学要求
- 计算机相关专业本科及以上学历；
- 1年以上软件相关行业从业经验，1年以上编程经验；
- 熟悉基本的软件开发理论知识；
- 对大数据有强烈的兴趣及热情，有足够的耐心与毅力学习完成全部课程，基于配合讲师团队完成课程任务单元；
- 有Java与Web及Linux开发经验最佳。
