大數(shù)據(jù)對(duì)全球發(fā)展影響重大
從數(shù)據(jù)大國(guó)邁向數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)
數(shù)據(jù)來源：《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》
階段一 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)
新增AI賦能
掌握國(guó)內(nèi)主流AI編程大模型工具，通過嵌入DataGrip中完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析SQL代碼開發(fā)。
主講內(nèi)容
Linux操作系統(tǒng)、MySQL與SQL、Kettle與BI工具、電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析
可掌握的核心能力
1.掌握MySQL數(shù)據(jù)庫的使用；
2.掌握SQL語法；
3.掌握Kettle數(shù)據(jù)遷移工具的使用；
4.熟練使用BI可視化工具；
5.對(duì)數(shù)據(jù)開發(fā)有一定認(rèn)知，掌握BI工程師所具備的基本技能。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟練掌握MySQL\SQL、Kettle以及BI工具使用，能夠解決傳統(tǒng)數(shù)倉業(yè)務(wù)開發(fā)任務(wù)。
階段二 Hadoop技術(shù)棧
新增AI賦能
能夠基于AI大模型工具輔助完成基本構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)倉 掌握AI輔助編寫Shell腳本、AI輔助編寫Hive SQL，AI輔助進(jìn)行SQL性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)開發(fā)Hadoop基礎(chǔ)、 Hive基礎(chǔ)、Hive進(jìn)階
可掌握的核心能力
1.掌握Linux常用命令，為數(shù)據(jù)開發(fā)后續(xù)學(xué)習(xí)打下的良好基礎(chǔ)；
2.掌握大數(shù)據(jù)的核心框架Hadoop以及其生態(tài)體系，完成HDFS、MapReduce及Yarn機(jī)制基本理解與使用；能夠搭建Hadoop高可用HA集群；
3.掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu)；
4.具備Hadoop開發(fā)能力、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)能力；
5.能夠完成基本構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)倉。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟悉Linux操作系統(tǒng)，以及各種Linux命令，能夠解決企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群搭建問題，為進(jìn)階大數(shù)據(jù)開發(fā)奠定基礎(chǔ)。
階段三 千億級(jí)離線數(shù)倉項(xiàng)目
新增AI賦能
掌握AI輔助數(shù)據(jù)倉庫建模、Hive SQL調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)采集：DataX、數(shù)據(jù)分析：Hive、數(shù)據(jù)調(diào)度：Dolphinscheduler、OLAP系統(tǒng)存儲(chǔ)：PostgreSql、Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏、數(shù)倉建模: 范式與維度建模、五大核心主題域開發(fā)（銷售域、供應(yīng)鏈域、會(huì)員域等）
可掌握的核心能力
1.掌握泛電商行業(yè)離線數(shù)倉的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程；
2.行業(yè)內(nèi)首個(gè)深度講解數(shù)倉建模模型方案的主體項(xiàng)目；
3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置；
4.掌握項(xiàng)目遷移能力，能夠?qū)㈨?xiàng)目遷移至泛電商的各個(gè)領(lǐng)域；
5.掌握在泛電商行業(yè)中關(guān)于全量與增量數(shù)據(jù)處理模式；
6.提供泛電商行業(yè)下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析以及服務(wù)監(jiān)控方案。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
能夠解決企業(yè)級(jí)常見數(shù)據(jù)倉庫搭建，從項(xiàng)目的需求、技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、部署平臺(tái)、ETL設(shè)計(jì)、作業(yè)調(diào)度等整套pipeline，完成大數(shù)據(jù)體系下的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建。
階段四 千億級(jí)離線數(shù)倉（實(shí)戰(zhàn)）
新增AI賦能
掌握AI輔助調(diào)度腳本編寫、指標(biāo)體系構(gòu)建
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維：Cloudera Manager、分析決策需求：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)采集：sqoop、數(shù)據(jù)分析：Hive、分組完成項(xiàng)目
可掌握的核心能力
1.掌握教育行業(yè)離線數(shù)倉的分層與建模，從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試到落地上線的完整項(xiàng)目流程；
2.真實(shí)業(yè)務(wù)邏輯，共涉及20多個(gè)主題，100多個(gè)指標(biāo)，提升學(xué)員在教育行業(yè)中的核心競(jìng)爭(zhēng)力；
3.包括海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何優(yōu)化配置；
4.拉鏈表的具體應(yīng)用；
5.新增數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)的抽取和分析；
6.Hive函數(shù)的具體應(yīng)用；
7.ClouderaManager可視化、自動(dòng)部署和配置、Git、CodeReview功能。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
按照企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開發(fā)流程，獨(dú)立完成項(xiàng)目開發(fā)，掌握企業(yè)級(jí)多場(chǎng)景大數(shù)據(jù)離線數(shù)倉開發(fā)能力，從數(shù)倉分層，數(shù)倉建模，指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，指標(biāo)展示完成完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。
階段五 BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
新增AI賦能
掌握AI輔助調(diào)度腳本編寫、指標(biāo)體系構(gòu)建
主講內(nèi)容
掌握AI輔助SQL代碼開發(fā)
可掌握的核心能力
1.掌握BI報(bào)表開發(fā)需求分析
2.掌握BI報(bào)表工具
3.掌握FineReport報(bào)表
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握使用量最廣BI報(bào)表開發(fā)工具FineReport，能夠基于FineReport完成不同行業(yè)BI報(bào)表開發(fā)及業(yè)務(wù)決策。
階段六 Python基礎(chǔ)編程
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫Python代碼開發(fā)
主講內(nèi)容
Python基礎(chǔ)語法、Python面向?qū)ο?、Python高級(jí)語法、 Python多任務(wù)編程、Python網(wǎng)絡(luò)編程
可掌握的核心能力
1.掌握Python開發(fā)環(huán)境基本配置；
2.掌握運(yùn)算符、表達(dá)式、流程控制語句、數(shù)組等的使用；
3.掌握字符串的基本操作；
4.初步建立面向?qū)ο蟮木幊趟季S；
5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式；
6.掌握類和對(duì)象的基本使用方式；
7.知道多進(jìn)程多線程的原理。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟練掌握Python語言，建立編程思維，使學(xué)員能夠熟練使用Python技術(shù)完成程序編寫。
熟練使用Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，掌握數(shù)據(jù)開發(fā)必備Python高級(jí)語法，解決常見Python開發(fā)問題。
階段七 數(shù)據(jù)分析
新增AI賦能
掌握AI輔助代碼編寫，解決Bug、業(yè)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建
主講內(nèi)容
Pandas庫的使用、 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)分析常用思維與模型、數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫
可掌握的核心能力
1.掌握Pandas等Python數(shù)據(jù)分析庫的使用
2.掌握Matplotlib，Seaborn等數(shù)據(jù)可視化庫的使用
3.掌握AIPL、AARRR、RFM等常用數(shù)據(jù)分析思維與模型的使用
4.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫
5.掌握從數(shù)據(jù)處理一直到輸出報(bào)告的全流程，掌握數(shù)據(jù)分析師具備的常用技能
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟練掌握Pandas，Matplotlib，Seaborn等數(shù)據(jù)處理與可視化開源庫的使用， 能夠應(yīng)用常用數(shù)據(jù)分析思維與模型解決業(yè)務(wù)問題并輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
階段八 Spark技術(shù)棧
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫Spark開發(fā)代碼、編寫SparkSOL、解決Bug、性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧、SparkSQL數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析、Spark案例實(shí)戰(zhàn)
可掌握的核心能力
1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想；
2.掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，Spark On Hive；
3.掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理；
4.具備Spark全棧開發(fā)能力，滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)多場(chǎng)景統(tǒng)一技術(shù)棧的數(shù)據(jù)開發(fā)，提供就業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握全球熱門的Spark技術(shù)棧，通過SparkCore和SparkSQL解決數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析工作，進(jìn)階高級(jí)大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
階段九 用戶畫像解決方案
新增AI賦能
掌握AI輔助編寫PySpark開發(fā)代碼、解決Bug、性能調(diào)優(yōu)
主講內(nèi)容
SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源、DS任務(wù)界面化調(diào)度、用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則、用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建、用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建
可掌握的核心能力
1.掌握SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源；
2.掌握用戶畫像構(gòu)建流程；
3.掌握用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則；
4.掌握用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建；
5.掌握用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
項(xiàng)目提供了全行業(yè)用戶畫像解決方案, 使用SparkSQL+ES+DS構(gòu)建企業(yè)級(jí)用戶畫像，通過SparkSQL+MySQL構(gòu)建通用行業(yè)用戶畫像標(biāo)簽體系。
階段十 大模型Agent應(yīng)用開發(fā)
新增AI賦能
掌握AI Agent構(gòu)建數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域智能體，助力高效數(shù)據(jù)分析
主講內(nèi)容
基于Agent的數(shù)據(jù)庫查詢操作、大模型Function Cal原理與實(shí)現(xiàn)、Assistant APl的原理及應(yīng)用、基于本地知識(shí)庫搭建答疑聊天機(jī)器人
可掌握的核心能力
1.能夠利用AI大模型相關(guān)技術(shù)，構(gòu)建AlAgent的數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)應(yīng)用，助力高效數(shù)據(jù)開發(fā)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握如何使用AI大模型幫助數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析編程效率提升，具備使用AI大模型解決問題的能力。
階段十一 面試加強(qiáng)
新增AI賦能
通過AI大模型提高刷題效率
主講內(nèi)容
核心技能知識(shí)點(diǎn)以及常見面試題強(qiáng)化學(xué)習(xí)
可掌握的核心能力
1.強(qiáng)化面試就業(yè)核心面試題；
2.梳理大數(shù)據(jù)架構(gòu)及解決方案；
3.剖析多行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
對(duì)學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行整體回顧，并分析經(jīng)典面試題，指導(dǎo)簡(jiǎn)歷，面試和溝通技巧。
階段十二 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)
新增AI賦能
掌握基礎(chǔ)AI輔助編寫需求代碼、解決代碼Bug
主講內(nèi)容
阿里云Flink入門、Flink SQL、Flink作業(yè)開發(fā)、阿里云Flink運(yùn)維
可掌握的核心能力
1.掌握基于阿里云Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理、分析；
2.掌握基于阿里云Flink的多流并行處理技術(shù)；
3.掌握FlinkCDC多數(shù)據(jù)源采集技術(shù)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握當(dāng)下熱門的流批一體化分布式計(jì)算框架阿里云Flink及其生態(tài)，解決實(shí)時(shí)計(jì)算經(jīng)典場(chǎng)景問題，適應(yīng)市場(chǎng)對(duì)阿里云Flink越發(fā)增長(zhǎng)的需求。
階段十三 阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目
新增AI賦能
掌握基礎(chǔ)AI輔助編寫需求代碼、解決代碼Bug選擇
主講內(nèi)容
基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖倉一體技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)在線視頻行業(yè)大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析。本項(xiàng)目依托 阿里云 Flink 流處理計(jì)算引擎， 通過 FlinkCDC 實(shí)時(shí)采集 RDS MySQL 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的斷點(diǎn)續(xù)傳，使用Kafka 作為實(shí)時(shí)數(shù)倉，使用 Paimon 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化和Flink 批處理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算的流批一體，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的湖倉一體，采用StarRocks對(duì)接DataV完成實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)大屏展示。
可掌握的核心能力
1.湖倉一體化解決方案基于Flink+Paimon湖倉一體技術(shù)架構(gòu)；
2.基于FlinkCDC完成MySQL等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集；
3.FlinkSQL流批一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算；
4.使用StarRocks進(jìn)行海量多維分析；
5.掌握數(shù)據(jù)報(bào)表分析；
6.掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
采集超過千萬條在線視頻的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)高性能海量數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。
學(xué)習(xí)目標(biāo)
1.線上3個(gè)月進(jìn)階大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)開發(fā)，多行業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目助力企業(yè)數(shù)字人才精英
2.皆在成就實(shí)時(shí)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等，幫助學(xué)員成為優(yōu)秀的實(shí)時(shí)工程師
技術(shù)階段
· 大數(shù)據(jù)Java語言· 數(shù)據(jù)采集· NoSQL&消息中心·
實(shí)時(shí)OLAP框架· 數(shù)據(jù)湖開發(fā)· Flink技術(shù)棧
·
FlinkSQL原理到精通· 基于DataWorks全鏈路數(shù)據(jù)開發(fā)· 湖倉一體化解決方案·
Flink源碼剖析· Flink二次開發(fā)
項(xiàng)目階段
· 星途車聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)項(xiàng)目· 今日指數(shù)證券實(shí)時(shí)項(xiàng)目
基于某B2B互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)為背景，根據(jù)訂單信息、門店信息、店鋪信息以及商品信息等進(jìn)行分析，制作不同需求報(bào)表，以供業(yè)務(wù)人員和管理人員每天查看分析并制定相應(yīng)的措施，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)支撐，從而實(shí)現(xiàn)公司利益最大化。
應(yīng)用場(chǎng)景ETL數(shù)據(jù)開發(fā)定時(shí)調(diào)度BI報(bào)表設(shè)計(jì)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)完整的BI項(xiàng)目開發(fā)流程、全方面掌握FineReport報(bào)表開發(fā)、提供BI項(xiàng)目的全方位解決方案
項(xiàng)目以新零售業(yè)務(wù)為背景，真實(shí)還原企業(yè)業(yè)務(wù)與需求。通過從0到1的搭建和開發(fā)流程，使學(xué)生掌握離線數(shù)倉技術(shù)棧的同時(shí)，能夠極大提高需求分析與開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景多源數(shù)據(jù)遷移海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)離線數(shù)倉設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)技術(shù)架構(gòu)主流、項(xiàng)目真實(shí)度高、教學(xué)設(shè)計(jì)合理、調(diào)優(yōu)策略豐富
項(xiàng)目以Flink、Hudi、Hive為核心組件，打造成企業(yè)級(jí)流批一體數(shù)倉系統(tǒng)，具備延遲低、成本低和吞吐量大等特點(diǎn)，可以滿足企業(yè)的所有實(shí)時(shí)和離線需求。通過項(xiàng)目學(xué)習(xí)，可以對(duì)流批一體的的應(yīng)用有更深的理解，助力高薪就業(yè)。
應(yīng)用場(chǎng)景流批一體數(shù)據(jù)采集流批一體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流批一體數(shù)據(jù)計(jì)算
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)先進(jìn)的流批一體架構(gòu)、項(xiàng)目真實(shí)度高、教學(xué)設(shè)計(jì)合理
以人們息息相關(guān)的出行業(yè)務(wù)為背景，以時(shí)下火熱的流批一體架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉庫。通過學(xué)習(xí)，使同學(xué)掌握Flink和Paimon為主體的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，并通過數(shù)倉開發(fā)教學(xué)與實(shí)戰(zhàn)，極大提高數(shù)倉開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景流批一體數(shù)據(jù)采集流批一體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流批一體數(shù)據(jù)計(jì)算
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)新穎易理解、技術(shù)先進(jìn)且實(shí)用、講練結(jié)合吸收好
隨著云平臺(tái)的普及，越來越多的公司使用云平臺(tái)來開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。項(xiàng)目采用DataWorks+MaxCompute和阿里云Flink兩大主流解決方案，來實(shí)現(xiàn)離線數(shù)倉和實(shí)時(shí)數(shù)倉搭建，使學(xué)生充分掌握云平臺(tái)的使用，并提高整體開發(fā)能力。
應(yīng)用場(chǎng)景云平臺(tái)存儲(chǔ)云平臺(tái)計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)
項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)新穎易理解、云平臺(tái)應(yīng)用就業(yè)廣、離線實(shí)時(shí)全覆蓋
讓數(shù)據(jù)分析更精準(zhǔn)，開發(fā)更高效
多行業(yè)高效通用
助力企業(yè)“上云”便捷開發(fā)
13大熱門行業(yè)，千億級(jí)大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
開發(fā)不必從零開始
熱門數(shù)據(jù)崗位全覆蓋
√適用于數(shù)據(jù)分析、離線數(shù)倉、實(shí)時(shí)數(shù)倉、用戶畫像、實(shí)時(shí)風(fēng)控等應(yīng)用場(chǎng)景
√全程使用SQL即可完成數(shù)倉開發(fā)，學(xué)習(xí)成本低，上手快
√StarRocks查詢性能強(qiáng)悍，高可用，高可靠，運(yùn)維簡(jiǎn)單
√以電商業(yè)務(wù)為背景，需求涵蓋實(shí)時(shí)和離線全場(chǎng)景，主題、指標(biāo)豐富
√基于Flink和Paimon實(shí)現(xiàn)流批一體、湖倉一體架構(gòu)，極大降低開發(fā)和運(yùn)維成本
√從0到1進(jìn)行數(shù)倉規(guī)劃和搭建，融入數(shù)倉建模和開發(fā)流程，快速提高實(shí)戰(zhàn)能力
√提供DataWorks云產(chǎn)品和開源組件兩套解決方案，解決不同公司需求
√涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)管理等全域數(shù)據(jù)治理
√基于銀行業(yè)務(wù)打造，真實(shí)還原企業(yè)數(shù)據(jù)治理全流程
√以打車業(yè)務(wù)為背景，真實(shí)還原企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，方便理解與吸收
√實(shí)時(shí)基于阿里云Flink開發(fā)運(yùn)用Flink CDC/Flink SQL進(jìn)行編程，兼顧易用性和高效性
√離線基于DataWorks和MaxCompute開發(fā)，輕松完成數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、項(xiàng)目運(yùn)維等工作
黑馬＆阿里云 強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合 研發(fā)阿里云Flink課程該課程是黑馬AI+Python大數(shù)據(jù)V5.0課程新增重要內(nèi)容，它基于各類企業(yè)近期招聘需求，升級(jí)了阿里云平臺(tái)全套大數(shù)據(jù)技術(shù)棧內(nèi)容。并由多位Apache社區(qū)貢獻(xiàn)者聯(lián)袂授課，采用六項(xiàng)目制驅(qū)動(dòng)技術(shù)學(xué)習(xí)，從原理、實(shí)戰(zhàn)到源碼，幫助學(xué)生邁入高級(jí)開發(fā)工程師行列，滿足國(guó)家數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字人才的大量需求。
數(shù)據(jù)庫分析師BI報(bào)表工程師數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
課程技術(shù)點(diǎn)PythonPandasPySparkPython數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目帆軟BI
數(shù)據(jù)庫開發(fā)數(shù)倉開發(fā)工程師ETL工程師數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師數(shù)據(jù)治理工程師大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師
課程技術(shù)點(diǎn)Hadoop技術(shù)棧Spark技術(shù)棧Flink技術(shù)棧黑馬甄選項(xiàng)目黑馬出行離線項(xiàng)目實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師數(shù)據(jù)挖掘工程師用戶畫像工程師推薦算法工程師
課程技術(shù)點(diǎn)數(shù)據(jù)治理用戶畫像推薦系統(tǒng)實(shí)時(shí)風(fēng)控大數(shù)據(jù)系統(tǒng)統(tǒng)一數(shù)倉系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
擁有豐富的技術(shù)攻堅(jiān)經(jīng)驗(yàn)
多年大數(shù)據(jù)架構(gòu)及開發(fā)經(jīng)驗(yàn),對(duì)數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)開發(fā),后端開發(fā)等技術(shù)有深入了解。在多家軟件公司擔(dān)任開發(fā)工程師, 架構(gòu)師
Apache Pulsar社區(qū)貢獻(xiàn)者
擅長(zhǎng)數(shù)倉領(lǐng)域
從事多年爬蟲與大數(shù)據(jù)開發(fā)與教學(xué)，對(duì)大數(shù)據(jù)的主流框架有著深入的理解
參與并主導(dǎo)的項(xiàng)目涉及分布式電商,數(shù)據(jù)爬取,離線分析等多個(gè)行業(yè)
Apache Flink源碼貢獻(xiàn)者
ApacheCon Asia 2022亞洲峰會(huì)特邀講師
曾任網(wǎng)易游戲大數(shù)據(jù)平臺(tái)組項(xiàng)目經(jīng)理、高級(jí)專家、技術(shù)總監(jiān)等職務(wù)
主導(dǎo)設(shè)計(jì)游戲一體化大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)
Apache Flink源碼貢獻(xiàn)者
擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域
曾擔(dān)任京東及小米有品電商部擔(dān)任大數(shù)據(jù)部門技術(shù)骨干。擁有萬億級(jí)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)
具有多年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域和云平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
架構(gòu)師，技術(shù)經(jīng)理
熟悉大數(shù)據(jù)&數(shù)據(jù)庫&后端&前端
曾在途牛旅游網(wǎng)、江蘇移動(dòng)等公司擔(dān)任技術(shù)經(jīng)理和架構(gòu)師，負(fù)責(zé)優(yōu)化技術(shù)架構(gòu)和系統(tǒng)流程，解決性能、效率、維護(hù)等問題
985計(jì)算機(jī)碩士
ApacheCon Asia 2022亞洲峰會(huì)特邀講師
主導(dǎo)研發(fā)多項(xiàng)國(guó)家和省級(jí)科研項(xiàng)目，負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)信貸風(fēng)控模型和智能醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)
任職頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搜索部負(fù)責(zé)搜索排序及推薦平臺(tái)研發(fā)
985計(jì)算機(jī)碩士
Apache Doris社區(qū)貢獻(xiàn)者
曾任職于百度搜索研發(fā)部負(fù)責(zé)搜索推薦業(yè)務(wù)，主導(dǎo)多項(xiàng)產(chǎn)品實(shí)施落地
曾任中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第七研究所技術(shù)專家
行業(yè)貢獻(xiàn): 受邀參加云棲大會(huì)、Apache Flink Aisa Metting、Apache CosCon Aisa Meeting等行業(yè)大會(huì)，并發(fā)表主旨演講
Apache Flink社區(qū)源碼貢獻(xiàn)者 2名Apache Pulsar社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名Apache Hudi社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名Apache Doris社區(qū)貢獻(xiàn)者 1名
在實(shí)時(shí)計(jì)算領(lǐng)域，阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink版一直是各大中小企業(yè)的主流選擇，期待阿里云與傳智教育的合作能夠培養(yǎng)大量滿足企業(yè)實(shí)際開發(fā)需求的實(shí)戰(zhàn)型人才，助力企業(yè)在云上更方便、快捷、低成本的構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，讓企業(yè)和學(xué)員都能得到受益。
傳智教育一直以高質(zhì)量的教學(xué)口碑引領(lǐng)著IT教育培訓(xùn)，積極參與開源貢獻(xiàn)并在全球頂級(jí)開峰會(huì)進(jìn)行技術(shù)分享，其推出的教學(xué)視頻更是讓眾多開發(fā)者快速的擁抱前沿開源技術(shù)，推動(dòng)了開源項(xiàng)目的發(fā)展。期待傳智教育推出更多優(yōu)質(zhì)的開源課程，讓千千萬萬的IT學(xué)子少走彎路，也期待與開源社區(qū)繼續(xù)深入合作，一起把優(yōu)秀的開源項(xiàng)目推向全球!
中國(guó)開源軟件的發(fā)展和崛起離不開培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的大力傳播，傳智教育作為在IT培訓(xùn)領(lǐng)域知名的機(jī)構(gòu)，推出了大量的開源項(xiàng)目相關(guān)的優(yōu)質(zhì)視頻，讓很多想從事IT的小伙伴和從業(yè)者能夠從中受用。同時(shí)傳智也有不少老師身體力行地為開源獻(xiàn)力：或提交源碼、或分享實(shí)踐、或傳道受業(yè)解惑，展現(xiàn)了“開源參與你我他”的精神，期待傳智教育能夠培養(yǎng)出來更多熱愛開源的人才，讓中國(guó)開源軟件能夠立足中國(guó)，貢獻(xiàn)全球
全日制教學(xué)管理每天10小時(shí)專屬學(xué)習(xí)計(jì)劃
測(cè)試、出勤排名公示
早課+課堂+輔導(dǎo)+測(cè)試+心理疏導(dǎo)
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目貫穿教學(xué)一線大廠實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
實(shí)用技術(shù)全面覆蓋
課程直擊企業(yè)需求
AI教輔保障學(xué)習(xí)效果水平測(cè)評(píng)，目標(biāo)導(dǎo)向?qū)W習(xí)
隨堂診斷糾錯(cuò)，階段測(cè)評(píng)
在線題庫，BI報(bào)表數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
個(gè)性化就業(yè)指導(dǎo)就業(yè)指導(dǎo)課，精講面試題
模擬面試，給出就業(yè)建議
試用期輔導(dǎo)，幫助平穩(wěn)過渡
持續(xù)助力職場(chǎng)發(fā)展免費(fèi)享，更新項(xiàng)目和學(xué)習(xí)資料
主題講座，獲取行業(yè)前沿資訊
人脈經(jīng)驗(yàn)，線下老學(xué)員分享會(huì)
無憂學(xué)就業(yè)權(quán)益未就業(yè)，全額退費(fèi)
薪資低于標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)放補(bǔ)貼
多一份安心，學(xué)習(xí)無憂
* 學(xué)員就業(yè)信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)庫中實(shí)時(shí)獲取的真實(shí)相關(guān)數(shù)據(jù)，非廣告宣傳 更多學(xué)員就業(yè)信息
聽一聽黑馬學(xué)員的真實(shí)就業(yè)感受
9970元/月平均薪資
15900元/月最高薪資
100%就業(yè)率
58人月薪過萬
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