沈同学：测评和计划

选择方向：大数据开发结合大数据挖掘方向

1.有java编程基础，java从基础开始，注重过程监控，基础课程20天左右。

2.大学学习的网络工程方向，有linux基础，sql基础，全部部分设置为强监督方式。因为要转行就业，该学员学过数据结构，重新加强。因为转行工作需要。

3.从事人工智能方面工作，学习为了继续换工作寻求大数据分析工作。需要和上班时间排除开，周一到周六尽量两个小时课程安排开。 4.教学目标：大数据分析实时处理零基础加强。

5.方向：大数据实时处理分析方向。扩展一些大数据挖掘算法部分。

课程安排：

第一阶段：java基础

包括：java基础语法，面向对象，异常

第二阶段：linux基础

包括：shell编程，linux基础

第三阶段：mysql数据库基础

包括：数据库入门，mysql基础

第四阶段：大数据离线核心技术。

包括：zookeeper，hadoop，hive

第五阶段: 大数据数据处理框架技术

包括：flume，sqoop，oozie，hue，azkaban

第六阶段：离线网站流量分析案例进阶

包括：利用离线技术完成项目实现

第七阶段：scala语言基础

包括：scala语言基础实战

第八阶段：spark批处理框架基础

包括：sparkcore，sparksql，sparkstream

第九阶段：spark基础进阶。

包括：sparkgraphx，sparkmllib，structedstreaming

第十阶段：spark用户画像实战

包括：项目前置知识

第十一阶段: flink基础及实战

包括：flink基础及实战

第十二阶段：DW数仓项目实战

包括：项目实战

第十三阶段：大数据项目6选一（赠送）

包括：大数据离线处理：离线分析项目

1，大数据实时flink实时项目

2，flink用户画像

3，spark电商推荐系统

4，spark电影推荐系统

5，pyspark结合nlp自然语言处理项目实战

第十四阶段：java数据结构（就业必备）

包括：链表，线性表，树，图，排序，查找

第十五阶段：大数据新技术栈

包括：kylin，datax，druid，flinkcep

教学目标：大数据实时数据处理基础基础。

时间安排：

每周一到周五每天学习2小时，时间您可以自己安排。

每周日2小时，周日可能考核。

每天提交xmind复习笔记和博客笔记。同时每周三日，整理知识点，整理笔记到博客，可以选择博客园博客。将重点知识点录屏自己讲出来(学习方式中吸收最好的方式是给别人讲出来)，并提交作业。

相关规定：每天必须按计划完成任务，否则将停发学习任务，临时有事需请假。考核不通过需要缴费补考。

参考博客：https://blog.csdn.net/Andrew___A/article/details/101096331