大数据专业的职业发展主要分为3个方向：

1、大数据开发方向; 所涉及版的职业岗zhi位为：大数权据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师;

以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。

第一阶段(Java基础)

主题1——Java语言的高级特性：静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回

主题2——Java多线程：多线程加强、线程池、Thread Local

主题3——XML：Dom解析、Sax解析、Pull解析、Schema

主题4——Web：Html,Css,Js

第二阶段(Web阶段，实训项目1——易买网)

主题1——JAVA WEB前端技术：项目介绍、项目开发流程、Html、CSS、JS

主题2——JAVA WEB基础技术：Tomcat、HTTP*、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签、MVC、JAVAWEB三层架构、软件分层、耦合、解耦、AJAX

主题3——JAVA WEB高级技术：Filter、Listener、文件上传、下载、在线支付

主题4——JAVA WEB框架加强：面向切面编程、通过注解控制事务、java基础加强、框架加强

第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目，实训项目2：国际物流)

主题1——Struts2：分析Servlet缺点，进行重构、Struts.xml配置文件、ValueStack、Ognl表达式、属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等

主题2——Hibernate：ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制

主题3——Spring：IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理，Struts2与Hibernate与Spring的整合

主题4——JQuery：JQuery常见选择器的应用

主题5——JS高级：JS面向对象的特征

主题6——Maven：Maven的概念、使用、原理、Module的概念、仓库

主题7——SSH项目-国际物流：项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro顶级安全框架、工作流Activiti5

第四阶段(SpringMVC,Mybaties,SSM项目，实训项目3：易买电商)

主题1——SpringMVC：模拟SpringMVC的核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用

主题2——MyBaties：CRUD操作、SqlSessionFactory对象、SqlSession对象、集合参数、动态SQL语句、代码优化、Mapper的接口、关联关系、缓存机制、拦截器、MyEclipse插件的使用

主题3——SSM项目-易买电商：项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor实现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施

第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目，实训项目4：电信)

主题1——网络编程：Socket、Io、Nio、Mina、RPC技术、多线程、线程池

主题2——数据仓库：数据仓库基础知识、ETL、MySQL的导入工具、分表，分区、读写分离、存储过程级多维分析

主题3——分布式缓存：学习MemoryCache与Redis两种缓存

主题4——Zookeeper：Zookeeper的选举、数据的同步、Zookeeper的部署、Follow与Leader

主题5——集群：Keepalived的Loadblancing机制、Nginex反向代理服务器、Tomcat集群、Lvs

主题6——SOA：Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用

主题7——云计算：云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念

主题8——电信项目：把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的日志分析系统

第六阶段(Hadoop,Spark,电信项目，实训项目5：电信)

主题1——Hadoop的分布式文件系统HDFS：HDFS的概念、HDFS的API的应用、NameNode与SecondaryNameNode与DataNode的原理与通信机制、数据块Block的概念、NameNode的文档目录树、NameNode与DataNode的关联

主题2——Hadoop的计算框架MapReduce：利用MapReducer的计算框架实现电信日志的分析、深入理解Shuffle机制、FileOutPutFormat、FileInPutFormat

主题3——Hadoop的资源管理与资源调度-Yarn框架：深入理解MapReducer的通信机制：利用Yarn的资源管理和资源调度机制。理解进程ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster等进程的作用

主题4——HBase：搭建NOSQL数据库HBase的集群、利用Zookeeper做HBase的HA机制

主题5——HIVE：数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数(UDF)的开发与演示

主题6——Spark：Spark介绍-Spark应用场景、Scala编程语言、Scala高级编程、Spark集群部署等

主题7——电信项目：把第五阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现