徐同学#苏州从事硬件工程师工作，目前转行大数据，六个月时间完成蜕变，本科电子专业，有一定的编程基础和py基础，java从基础开始学习，配置上数据结构。

学习目标：学习大数据方向，大数据分析，方向为大数据开发方向，注意：学习主要是提高大数据开发，学习解决大数据分析问题。目标为提升提高。
#核心：大数据有基础提升，大数据开发方向。

选择方向：大数据数据分析方向
         1.有一些基础，无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.本科，linux基础重新加强，sql基础重新加强，该部分设置为强监督方式。因为找工作，该学员学过数据结构，重新加强。
         3.目前学习，周一到周五至少2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：大数据分析处理方向。
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:   flink基础及实战
包括：flink基础及实战
第十阶段：数仓项目实战
包括：项目，业务指标分析
实战项目部分：
第十一阶段：项目实战
1spark美团数据分析
2spark电商推荐
3spark交通卡扣预测项目

以下部分为扩展（先不配置，工作了在学习）
第十二阶段：python扩展
第十三阶段：py数据结构（就业必备）
包括：链表，线性表，树，图，排序，查找
第十四阶段：大数据新技术栈
包括：kylin，datax，druid，flinkcep
根据需求可以进一步学习一些数据知识，但是首先以找工作为主。

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。
       每周日多于5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
相关解释：
       弱监督：不需要每天提交作业，直接可以解锁课程，适合于自制力能力强的。
       强监督：需要学习完一个课程通过管理员解锁才能继续学习下一个阶段，适合于自制力不够强，已经参加工作的学员。