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1阶段：Java基础
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流移动开户管理系统多线程枚举和垃圾回收反射JDK新特性通讯录系统
培养方向：Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构;面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性；掌握抽象类接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发;熟练使用常用类解决复杂问题；掌握异常的体系和处理机制；深入理解集合类的特点和底层实现原理；掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法；培养阅读源码的习惯和能力;Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术；掌握Java的反射机制以及JDK的新特性
职业方向：初级Java工程师
2阶段：JavaEE核心
JavaEE核心：前端技术数据库JDBC技术服务器端技术Maven Spring SpringBoot Git
培养方向：静态的网页技术，并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作;MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作;JDBC连接数据库技术；数据库事务以及JDBC事务控制方式;连接池的使用；DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作;服务器基本使用；Web工程创建;服务器技术结合前端和数据库技术，使用MVC模式进行B/S架构项目的开发*;Maven项目构建和管理;熟悉Spring模块结构和作用；如何对组件对象进行参数注入；Spring声明式事务处理；理解SpringIOC和SpringAOP;使用SpringBoot简化项目开发;常用版本控制器Git的使用
职业方向：初中级Java工程师
3阶段：Hadoop生态体系
Hadoop生态体系：Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue智慧农业数仓分析平台
培养方向：Linux操作系统安装及基本命令；shell脚本编程；大数据架构Hadoop原理及编程使用；熟悉大数据框架Hadoop调优ZooKeeper*机制，以及动态感知原理及使用;Hive数据仓库的使用及调优原理;HBase数据库的开发、使用以及调优;Phoenix基本使用;Impala查询使用;Kylin大数据的OLAP引擎;Flume数据迁移工具;Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试;Kafka消息队列;Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具;Hue开源Hadoop UI系统；掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用;各个大数据组件在项目中的实战使用;
职业方向：大数据开发工程师
4阶段：Spark生态体系
Spark生态体系：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
培养方向：Scala多范式编程语言编写程序；Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优；要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能；Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发
职业方向：大数据Spark开发工程师
5阶段：项目实战+机器学习
项目实战+机器学习：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
培养方向：熟悉大数据开发基本流程和技术架构；熟悉机器学习算法理论基础；熟悉Python语言基础及数据算法库；熟悉机器学习应用场景；熟悉Spark机器学习框架；熟悉数据分析平台开发全流程；熟悉大数据推荐系统的开发全流程
职业方向：中级大数据工程师
6阶段：*指导
*指导：企业面试前期准备与技巧专业指导企业面试复盘
课程内容：1、职业规划讲解2、简历注意事项详解3、*情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价)1、简历审核修正2、常见面试题的讲解3、技术简历的指导与优化4、强化实战项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理）真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）
培养方向：从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的*；通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好*
