大数据算法，生活所见，无所不在

技术强：国际技术厂商作为技术支持

教法好：自主研发TTS9.0课程体系，线上线下双教学，项目经理一对一辅辅导

讲师好：

知识新：涵盖主流的Hadoop、StormSpark、数据可视化、算法数据挖掘、用户画像等内容

实战多：5大企业级项目实战，打造贴近企业需求、企业环境、企业开发的课程

• 第一阶段
  Javase阶段

  学习内容：Java基础、Java增强
  学习目标：Java简介、Java基本语法、面向对象、API（一）、API（二）、API（三）、API（四）、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制

• 第二阶段
  JavaWeb

  学习内容：JavaWeb
  阶段项目：Easymall项目
  学习目标：XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall项目开发

第三阶段
JAVAEE框架

学习内容：JAVAEE框架
阶段项目：EasyMall项目
学习目标：Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目

第四阶段

• 互联网架构

  学习内容：互联网架构
  阶段项目：EasyMall 项目
  学习目标：EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合

  第五阶段
  大数据框架

  学习内容：大数据框架
  阶段项目：Zebra项目、网站流量分析项目
  学习目标：大数据java加强、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目、Python语言及爬虫、数据可视化

  第六阶段
  数据挖掘
  与机器学习算法

  学习内容：数据挖掘与机器学习算法
  阶段项目：电商用户画像、推荐系统项目
  学习目标：统计学基础、R语言基础 、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型

   

小白：Java核心，JavaWeb，互联网构架，大数据离线分析，大数据实时分析，人工智能

有经验学员：大数据离线分析，大数据实时分析，人工智能