大数据早就为强盛互联网企业造成了巨大的商业机遇，在所有企业的实用价值增值链中充分运用着至关重要的全局性作用。预则，截止到2020年，每一个生产制造制造行业大数据相关高层次人才缺口将保证一百万，仅在spark大数据设计开发高层次人才方面，将出现近三十万的任职要求。
互联网大数据的优势有什么?
1、大数据是大量、高速、多变的信息，需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与处理。
2、大数据为企业获得更为深刻、准确的洞察能力提供了空间与潜力。
3、借助大数据及相关技术，我们针对不同行为特征的客户进行针对性营销，进行个性化营销。
4、大数据时代下的营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。
5、大数据营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
大数据人才培养体系，由浅入深、由点到面地教学,从java基础到前端技术
再深入到大数据技术的Hadoop. Spark、 Storm技术 ，到大数据企业平台的搭建，确保学习质量与
Web基础模块
阶段目标： 掌握Mysql SQL 及JavaSE等核心技术。
课程配置：1、大数据概论;2、MySQL数据库开发技术;3、JavaSE核心技术;4、JDBC 数据库编程技术;5、JavaScript技术。
Web框架模块
阶段目标： 掌握JQuery、Spring、MyBatis等框架的 核心技术。
课程配置：1、jQuery框架技术;2、Spring框架技术;3、SpringMVC框架技术;4、MyBatis框架技术;5、配置管理工具。
大数据基础模块
阶段目标： 掌握Linux、Hadoop、HDFS、MapReduce等核心技术。
课程配置：1、Linux基础;2、Hadoop集群环境安装部署;3、HDFS分布式文件系统;4、MapReduce;5、Hadoop实战。
大数据数据库技术模块
阶段目标： 掌握HBase、Hive等分布式大数据相关技术。
课程配置：1、HBase分布式数据库;2、Hive数据仓库;3、Echarts数据可视化;4、Sqoop开发工具实战;5、大数据数据库项目实践。
大数据流式计算模块
阶段目标：掌握Flume、Kafka、Storm等核心技术。
课程配置：1、Flume数据采集工具实战;2、Kafka消息中间件;3、Storm流式计算实战;4、Redis内存数据库;5、大数据流计算实战
大数据内存计算模块
课程配置：了解Spark、Scala等内存计算技术。
掌握技能 ：1、Spark内存计算技术;2、Scala编程技术;3、内存计算项目实战。
地理位置 Location
