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Ajax真的是一个很古老的技术，但是直到现在，这个技术还是被广泛使用，可见他的厉害。 本阶段，我们将带您了解Ajax并掌握其应用。 它还包括有关Http的知识。 对于网站来说，除了页面效果，你能看到的就是数据。 因此，数据采集的合理适配显得尤为重要。 与Ajax相关的还包括跨域处理，希望大家能够掌握这些核心知识点。
6.做一个舞台项目
这个阶段是纯项目实战，可以将之前学过的知识进行整合。 不练实战，就是没学过； 主要实践是网络请求、网站布局、网站优化等，同时需要对项目有一定的了解。 因此，在老师的带领下，可以了解如何更快的搭建项目，如何更优雅的实现代码。 老师会完整的列出整个项目的开发过程。 这个阶段也锻炼了BootStrap的应用，也包含了一些常用的第三方插件。 在实战中展示具体应用。
7. H5新特性及移动端开发
H5的新特性现在已经不再是新内容，在项目中随处可见。 毕竟在移动端不会有兼容性问题，而且这些新特性在移动端也很不错。 比如定位，语义等。使用Canvas实现更多效果等。
在移动端，我们主要关注移动端的布局和资源加载，以及布局方向。 我们主要讲解percentage、flex、REM、grid系统的实现。 资源加载采用（SPA）单页加载，也是目前比较流行的一种形式。 页面跳转的时候可以非常节省资源。 混合开发也是移动端的一大特色，在我们的课程中会详细讲解。
8.高级框架
随着项目需求的增加。 传统的开发方式已经不能满足我们的需求，所以我们需要更多的支持。 在这个阶段，我们讲解模块化，将程序分解为模块化开发。 我们需要Nodejs作为支撑，无论是作为服务端存在于构建工具中，还是为我们提供数据模拟测试，都是必不可少的。
随着 ES5 开发者体验到开发中隐藏的难言之隐，ES6 的到来解决了各种令人头疼的问题。 也是我们必须要把握的重点。还有更多，比如多人协同开发（git或者svn），使用Less和Sass完成更好的CSS编写
接下来介绍一下目前的三大前端框架：
Angular：Angular是一个可以帮助我们轻松构建Web应用的开发平台。 在这部分课程中，我们将解释 Angular 的声明式模板、依赖注入、端到端工具和一些最佳实践。 我们通过一个完整的项目实例来讲解课程，让大家更容易理解Angular的应用。
React：作为前端三大框架之一，React有两大特点：声明式和组件化。 React 可以轻松创建交互式用户界面。 为应用程序中的每个状态设计简单的视图，React 将在数据更改时高效地更新并正确渲染组件。 声明式视图使您的代码更可预测且更易于调试。 创建具有自己的State（状态）的组件，然后将它们组合起来形成更复杂的UI界面。 由于组件逻辑是用 JavaScript 而不是模板编写的微信小程序开发语言，丰富的数据可以很容易地通过应用程序传递，并将状态保存在 DOM 之外。 我们会从零开发开始讲解，在讲解的过程中也会带领大家学习环境的搭建，让大家更好更快的对接企业级项目的环境架构。
VUE：基于Angular和React这两个优秀的框架，Vue无疑是非常受欢迎的。 简单易用，强大的生态系统，高效的运行速度也是我们在开发中的选择之一。 Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式框架。 与其他大型框架不同，Vue 被设计为自下而上逐层应用。 Vue 的核心库只专注于视图层，不仅易于使用，而且易于与第三方库或现有项目集成。
另一方面，当与现代工具链和各种支持库相结合时，Vue 也完全有能力为复杂的单页应用程序提供支持。 在学习真正的Vue的过程中，我们会通过两个企业级的项目来讲解它的使用，让大家更好的掌握Vue的使用，从而熟练的进行开发。
9. 微信小程序
微信小程序作为微信推出的一种新的项目展示形式，必然受到人们的高度重视。 而且，到目前为止，大多数推广型企业都有微信小程序，这也催生了一个帖子。 程序开发工程师。 可想而知，微信小程序的火爆程度。 小程序正式发布后，我们的课程已经添加到课程中。 经过近一年的实践练习，在我们的课程中，可以直接通过项目入手，掌握API知识点在项目中的应用。 这样可以更快地适应项目开发。
在IT时代，最重要的特征就是：“数据越来越多”。 每天产生的源源不断的数据流，已经成为现代社会的“石油”。 大数据的存储和分析已经成为非常重要的技术。
2014年，尚学堂是由国内知名专家夏中云、肖斌、周志磊创办的国内首批大数据专业之一。 我们培养的大数据学生，大部分已成为各大数据公司的中坚力量，深刻影响了国内大数据行业。
为了造福更多人，我们会陆续放出大部分大数据课程视频。 这些视频来自我们的线下培训课程，大部分都是在课堂上直接录制的。 欢迎您免费下载或在线观看。
我们每个月都会更新相应的视频，大家可以持续关注下载地址（大数据视频拼音）：
一、学习大数据前的“必看”
大数据是这个时代非常流行的概念，而随着人工智能的兴起，大数据也变得越来越有价值。 人工智能算法其实在三十年前就存在了，只是没有起作用。 原因有：一是电脑速度不够快； 二是数据量不够大，训练出来的模型太差。
IT时代其实就是大数据时代。 我们正在生成越来越多的数据，这些数据又像“石油”一样为我们提供更多价值。 人工智能等算法就像“吞噬数据的怪物”。 数据越多，人工智能就越强。
因此，在学习大数据之前，我们首先要明白几个问题：
1、什么大数据？
2、什么是云计算？
3. 什么是数据挖掘？
4、什么是人工智能？
5、学习大数据有什么条件？
只有了解了，才能有的放矢，思考自己是否适合学习。 同时，至少你不会被骗，因为了解了这些问题之后，你就可以看到教学大纲中的“遥控机器人技术，android技术”等等。 这些技术当然与大数据无关。
由于篇幅所限，这些问题的答案都录制成了一组视频。 视频列表如下：
建议：学习大数据前最好花2个小时，仔细阅读，大家就能看懂。 就算不想学大数据，也可以增长见识。
2.Hadoop框架
Hadoop框架的核心设计是：HDFS和MapReduce。 HDFS为海量数据提供存储，MapReduce为海量数据提供计算。
HDFS 是一个高度容错的系统，适合部署在便宜的机器上。 HDFS可以提供高吞吐量的数据访问，非常适合对大规模数据集进行程序计算。 HDFS技术是整个大数据的“入口”。 只要是做大数据的程序员，不管以后用什么分析技术，都必须学习HDFS。
MapReduce 是针对大规模数据集（大于 1TB）的并行操作。 它极大地方便了程序员无需分布式并行编程就可以在分布式系统上运行他们的程序。 因为只有分布式计算才能解决“海量数据”的分析问题。
学好HDFS就会知道为什么它可以存储海量数据，知道“百度网盘”本身是什么？ 是不是也可以自己实现一个网盘。 让大家从一开始就进入大数据实战状态。
Hadoop是大数据必须要学的技术，也是大数据岗位必须要学的技术。 Hadoop也是后来其他技术的基础。 只有学习了Hadoop，才能更好的学习Hive、Hbase、Spark、Storm等。
3.数据仓库技术
大数据的数据仓库技术主要有：Hive、Hbase、Sqoop、Flume等，其中Hive在企业中应用最为广泛。 对于学生来说，Hive是最容易上手的，因为不需要写代码； 只需要有sql基础就可以很好的学好Hive。
Hbase 是一个分布式的列式数据库。 它解决的问题是：在海量数据的情况下，还可以进行秒级的增删改查操作。
4.Spark内存计算框架
Spark是目前最流行的基于内存计算的分布式框架。 Spark生态中的框架可以解决几乎所有的大数据应用场景。 如果基于内存计算，计算速度比Hadoop生态中的MapReduce快100倍。 ，如果是基于磁盘的计算，速度要快10倍以上，所以Spark是现在大数据开发者的必备。
Spark是用Scala语言开发的微信小程序开发语言，包括：Spark-Core（离线计算）、Spark-SQL、Spark-Streaming（流式计算）、Spark-MLlib（机器学习）。
Spark是整个大数据技术中的“重中之重”。 因为在面试过程中，笔试题和面试题有60%的可能性会涉及到Spark知识点。 因此，Spark的学习要求是：了解Spark的源代码，能够对Spark进行优化，能够用Java、Scala、Python三种计算机语言开发任意Spark程序。
5. 机器学习与数据挖掘
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度论等学科。 专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为以获得新的知识或技能，并重组现有的知识结构以不断提高其性能。 它是人工智能的核心，是计算机实现智能化的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
公司项目申请过程中，重点是分布式机器学习，因为基于海量数据，必须使用分布式机器学习库。 否则简直就是“胡扯”。 所以同学们也要根据企业的需求，区分哪些是分布式机器学习库，比如：Mahout、Spark-Mllib等。
6.Storm Streaming计算框架
目前流行的计算方式有两种：离线计算和流式计算。
流计算方式：在变化的运动过程中实时分析大规模的流数据，捕捉潜在有用的信息，并将结果发送给下一个计算节点。
Storm是流计算中的技术之一。 一个 Storm 集群由一个主节点和多个工作节点组成。 主节点运行一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分发代码、调度任务和检测故障。 每个工作节点都运行一个名为“Supervisor”的守护进程，用于侦听作业、启动和终止工作进程。 Nimbus 和 Supervisor 都是快速失败和无状态的，这使得它们非常健壮。
一般来说，只要用到流计算，就一定要用到Kafka。 所以在大数据方面，掌握一套Kafka+Storm流式处理方案是很有必要的。
7. 云计算的Openstack和docker
云计算从服务的角度分为三层：
同学们需要重点掌握： Iaas层云计算技术。 目前比较流行的云平台是基于Iaas层的云计算，包括：阿里云(Alibaba Cloud)、腾讯云、百度云等。Openstack和Docker是属于Iaas层的云计算技术。
在Openstack和Docker的求职过程中，相对应的职位比较少，但是发展前景不错。 建议先进门。 等到下班后或者还有时间再深入学习。
8.做一个大数据项目
“实践学习，最重要的是参与项目。” 学完大数据的技术，需要参与大型企业级的项目，这样才能真正走出来，拿高薪，获得更多的好机会。
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