1.掌握大数据建模分析与使用方法。

2.掌握大数据平台技术架构。

3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。

4.掌握大数据分析在sousuo引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。

5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。

6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。

7.掌握常见的机器学习算法。

一、大数据概述

二、大数据处理架构Hadoop

三、分布式文件系统HDFS

四、分布式数据库HBase

五、MapReduce

六、Spark

七、IPython Notebook运行Python Spark程序

八、Python Spark集成开发环境

九、Python Spark决策树二分类与多分类

十、Python Spark支持向量机

十一、Python Spark 贝叶斯模型

十二、Python Spark逻辑回归

十三、Python Spark回归分析

十四、Spark ML Pipeline 机器学习流程分类

十五、Python Spark 创建推荐引擎

十六、项目实践