Java基础：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等。
Python基础：对于数据分析与挖掘方向，Python基础知识的掌握也很重要，*括基础语法、数据处理和分析库（如NumPy、Pandas等）的使用。
技术框架：
Hadoop生态体系：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue等。
Spark生态体系：Scala、Spark、Flink等。这些技术框架是大数据处理和分析的核心工具。
应用实践：
大数据开发：*括大数据的采集、预处理、存储、计算、分析和可视化等全流程处理。培训内容会涉及到大数据清洗工具（如Kettle）、数据仓库（如Hive）、分布式计算引擎（如Spark）、消息队列（如Kafka）等。
数据分析与挖掘：学习如何使用Python、数据库等工具进行数据清洗、分析和可视化。培训内容会涵盖数据建模、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。
生成式人工智能应用：对于高级课程，会涉及到生成式AI的进阶使用，*括图像生成、文本生成、语言模型等。
拥有经验丰富、专业素质高的师资团队。这些教师具备大数据领域的专业知识和实际经验，能够提供高质量的教学和指导。
综合课程设置：
培训中心提供全面的大数据课程设置，从基础知识到高级技术都有涵盖。学员可以根据自己的需求和兴趣选择合适的课程，系统地学习大数据相关的知识和技能。
实践项目：
注重实践教学，为学员提供实际的项目案例和实验环境。学员可以将所学知识应用到实际问题中，提升解决问题的能力和实际操作经验。例如，实战项目可能*括Flink电商指标分析、DMP（数据管理系统）等，涉及的技术点广泛，如Flink、Kafka、Spark等。
*指导：
关注学员的*问题，提供职业规划和*服务。这*括简历编写、面试技巧等方面的指导，帮助学员顺利*或转行到大数据行业。
实时更新：
大数据技术不断发展和更新，培训中心会及时跟进新的技术和趋势，更新课程内容，确保学员学到的知识与实际需求保持一致。
