如何系统掌握企业级大数据技术体系？技术人才培养需建立从数据认知到开发应用的全链路知识框架，本课程体系特别设计七大进阶模块。
| 课程模块 | 教学重点 | 实操案例 |
|---|---|---|
| 平台架构 | 组件功能解析 | 企业级架构拆解 |
| 数据应用 | 开发规范指南 | 实时计算方案 |
《综合培训》模块着重解析企业大数据平台环境构成，通过《平台环境整体介绍》建立全局认知。在《DACP实战开发》环节，学员将掌握可视化数据管理平台的核心操作，包括多数据库访问、调度系统配置等关键技能。
开发环境集成方案教学特别强调组件调用规范，通过实际案例演示如何快速搭建业务应用框架。实时计算解决方案模块则结合电信行业特征，讲解流数据处理的实践路径。
《数据挖掘理论和算法》课程突破传统教学框架，采用"理论推演+企业案例"双轨教学模式。在《大数据实操案例讲解》中，选取用户行为分析、业务预测等典型场景进行全流程演练。
SPARK开发教学侧重SCALA语言在分布式计算中的应用，通过《SPARK实操》课程完成从基础语法到复杂算法实现的渐进式学习。重点解析如何优化数据分区策略提升计算效率。
《大数据标签能力》课程解密企业两万标签库的构建逻辑，详解《价值数据之融合模型和标签》的应用场景。在《爬虫及互联网内容解析》模块，重点传授DPI数据解析技术，演示如何构建内容标签体系。
通过《营销平台实战》课程，学员可掌握标签组合策略与精准营销方案的制定技巧。特别设置历史成功案例复盘环节，剖析标签体系在用户画像构建中的实际效用。
