技術(shù)風(fēng)口：未來,將是大數(shù)據(jù)時(shí)代,“得數(shù)據(jù)者得天下”現(xiàn)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)一定能成就高薪未來
人才緊缺：未來3-10年,我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模年均增速超過30%,人才缺口將突破150萬
收入客觀：需要大數(shù)據(jù)處理的公司在人才培養(yǎng)與投入上很高,剛剛工作月薪即可達(dá)到1.5W,經(jīng)驗(yàn)豐富者年薪達(dá)到30W-50W
可視化數(shù)據(jù)處理
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
算法工程師
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師
大數(shù)據(jù)技術(shù)總監(jiān)
大數(shù)據(jù)技術(shù)總監(jiān)
高級大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師
入門基礎(chǔ)
Java基礎(chǔ)：本階段主要學(xué)習(xí):計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、面向?qū)ο蟆⒊Ｓ美邸⒓喜僮鳌O操作;
進(jìn)階知識
Java Web階段：Java基礎(chǔ)增強(qiáng)、前端數(shù)據(jù)庫、Web核心Web增強(qiáng)、可視化項(xiàng)目;
Hadoop技術(shù)棧：Linux實(shí)戰(zhàn)、Zookeep-er、HDFS組件、Ma-pReduce組件、Ooz-ie&Azkaban;
NoSQL.Kafka和ELK技術(shù)實(shí)戰(zhàn)：Redis&Hbase組件、Kafka組件、ELK技術(shù)棧等;
Spark技術(shù)棧：Scala語言、SparksQL、SparkMllib、Spark GraphX、Spark高級和優(yōu)化等;
Flink技術(shù)棧：Flink Core、FlinkStreamsQL、FilnksQL、Flink CEP、Flink項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn);
大數(shù)據(jù)新技術(shù)：Kudu、Kylin、Druid、數(shù)據(jù)倉庫概念和設(shè)計(jì)方法等;
核心項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：《企業(yè)級全方位用戶畫像》技術(shù)棧、《千億級實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫》技術(shù)棧;
深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：Python基礎(chǔ)和常用庫介紹、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、Tensorflow計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)等;
終極進(jìn)階進(jìn)修課程
大數(shù)據(jù)安全：企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺安全架構(gòu)、Kerberos架構(gòu)原理、Sentry架構(gòu)和原理等;
數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)：NIFI核心功能、Kettle基礎(chǔ)操作、Kettle的Hadoop操作、Kettle操作Hbase等;
OLAP分析工具：Kylin的核心功能和優(yōu)化Kylin的案例實(shí)戰(zhàn)、Druid的架構(gòu)和原理等;
企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺：HDP\CDH平臺安裝、HDP\CDH平臺使用、HDP\CDH平臺的管理和運(yùn)營維護(hù)等;
開發(fā)和數(shù)據(jù)可視化：zeppelin原理及使用、JDBC、Hive、SparksQL、zeppelin案例實(shí)戰(zhàn)等;
TiDB數(shù)據(jù)庫：CAP的原理、分布式存儲原理、TiDB架構(gòu)和原理、RocksDB基本架構(gòu)等;
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖：數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分層介紹、ODS層設(shè)計(jì)、DW層設(shè)計(jì)、DWB\S層設(shè)計(jì)等;
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：保羅平臺管理系統(tǒng)、眾盈智匯平臺等實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目;
