大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算、多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。对于基础差学习者，我们的建议是，应用切入、以点带面，先从一个实际的应用领域需求，搞定一个一个技术点，有一定功底之后，再举一反三横向扩展，建立起完善的大数据技术知识体系。
处理海量数据
20台集群规模，分布式架构处理大数据；
硬件监控
监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源；
负载均衡
多台云主机间实现应用程序流量的自动分配；
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JavaEE深度开发
达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统，而且要深入框架内部源代码，这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫，学生可以更加自信的进入企业工作。
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互联网架构
达内大数据课程体系在互联网架构方面涉及比较全面，既有负载均衡Nginx，也有基于搜索Solr，缓存Redis等。当学习完这些课程以后，已经对互联网架构有一定实操和熟练。
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大数据开发
注重底层的学习，在学习hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等内容。同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目，也有基于电商的大数据分析项目让学生通过大数据阶段的学习。
Java基础阶段
主要是讲述一些Java方面的知识，大数据是Java衍生来的，所以想要学好大数据必须先学习Java。
JavaEE框架架构
主要是Java WEB、JavaEE框架及架构、Easymall电商项目，通过这个阶段的学习可以成为
JAVAEE开发工程师/JAVAEE互联网架构师。
主要学大数据高并发基础、大数据离线分析、大数据实时分析、大数据内存计算等，可成为：大数据开发工程师/Hadoop开发工程师/ETL工程师等岗位。
算法数据分析
主要学习算法、R语言 、数据挖掘分析、电商用户画像、推荐系统项目等，可成为算法工程师/数据挖掘工程师机械学习工程师/数据科学家等工程师。
15年软件开发、管理，3年教学经验。具有非常丰富的物流、电力多个行业软件开发管理和教学经验。
从事多年的软件开发工作，曾经担任过高级软件架构师，精通JavaEE方面的框架。
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