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第一阶段：大数据平台基础: 1.大数据生态环境及应用场景; 2.Linux基础操作; 3.Hadoop2.X集群部署; 4.HDFS分布式文件系统介绍及功能; 5.Yarn及MapReduce架构及工作原理

第二阶段：数据库应用: 1.常用数据库的介绍及区别; 2.数据库设计、ER图; 3.数据库管理（用户权限、数据库创建等）; 4.表的管理（表的创建、外键、修改等); 5.表的更新; 6.表的查询; 7.索引视图

第三阶段：大数据仓库: 1.数据仓库概念，Hive数据类型; 2.HiveQL数据库及表管理; 3.HiveQL数据查询、函数（聚合函数、窗口函数、UDF）; 4.HiveQL视图; 5.HiveQL索引; 6.Hbase表设计及数据查询; 7.Sqoop数据传递及综合案例

第四阶段：统计学基础: 1.描述型统计分析; 2.抽样估计; 3.方差分析; 4.相关分析; 5.列联分析; 6.主成分分析; 7.SPSS基本操作

第五阶段：Python机器学习: 1.Python介绍及基础语法; 2.NumPy和Pandas; 3.数据可视化Matplotlib; 4.Python常用算法; 5.特征工程; 6.Python推荐系统介绍; 7.文本挖掘; 8.Pyspark应用

第六阶段：大数据平台分析工具Spark: 1.Scala编程基础; 2.Spark介绍、原理; 3.RDD详解; 4.Spark SQL（查询、函数）; 5.Spark MLlib机器学习（聚类、分类、推荐、文本挖掘）; 6.Spark GraphX

第七阶段：可视化工具Tableau及报告撰写: 1.Tableau介绍; 2.Tableau基础操作; 3.Tableau字段处理; 4.Tableau故事

第八阶段：大数据综合案例: 1.高速公路大数据项目实战; 2.互联网金融监管项目实战; 3.电力大数据项目实战; 4.大数据分析项目答辩

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