近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能硬件的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)重要性愈加凸顯。千鋒教育大數(shù)據(jù)課程可以說(shuō)是一套完善的職場(chǎng)成長(zhǎng)體系，分為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)兩大部分，四大核心階段，內(nèi)容從基礎(chǔ)到進(jìn)階，再到高階提升，滿足不同人的多種學(xué)習(xí)需求，助力掌握硬技術(shù)。

深圳千鋒教育優(yōu)勢(shì)

首先來(lái)說(shuō)，千鋒教育的師資是相當(dāng)不錯(cuò)的。因?yàn)槔蠋熓菐ьI(lǐng)學(xué)員進(jìn)入計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵人物?？梢宰寣W(xué)員少走很多的彎路。而千鋒教育的師資是業(yè)內(nèi)相當(dāng)出色的，因此也讓千鋒教育成為眾多學(xué)員挑選的原因之一。

其次來(lái)說(shuō)，千鋒教育的課程是相當(dāng)合理的?，F(xiàn)在很多都是線上教育，雖然價(jià)格便宜，但是事實(shí)上學(xué)習(xí)的效果很一般，尤其是針對(duì)計(jì)算機(jī)這樣的學(xué)科來(lái)說(shuō)，需要有實(shí)踐操作。而千鋒教育的課程都是線上線下結(jié)合的模式，并且提供大量的虛擬項(xiàng)目進(jìn)行操練，讓學(xué)員能夠迅速上手掌握。

較后來(lái)說(shuō)，千鋒教育和很多的企業(yè)工作崗位都有掛鉤，學(xué)習(xí)成績(jī)好的學(xué)員能夠輕松通過(guò)機(jī)構(gòu)去進(jìn)行任職，大大降低了找工作的難度。

《千鋒大數(shù)據(jù)人才共建班培訓(xùn)課程大綱》

第一階段離線數(shù)倉(cāng)(7周)

掌握能力

掌握企業(yè)級(jí)基建環(huán)境部署、Hive和Spark數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)應(yīng)用和京東離線ETL。

勝任職位

離線數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)采集工程師、數(shù)據(jù)支持工程師、BI商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)可視化工程師、Hadoop工程師、Spark工程師

技術(shù)點(diǎn)

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、數(shù)倉(cāng)架構(gòu)、維度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。

項(xiàng)目

數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)可視化、企業(yè)級(jí)Hadoop基建項(xiàng)目部署、分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、基于Spark的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、ETL項(xiàng)目之Hive和SparkSQL、BI商業(yè)分析等。

第二階段實(shí)時(shí)倉(cāng)庫(kù)(5周)

掌握能力掌握流數(shù)據(jù)接入、基于Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、流批一體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)湖開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)ETL、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和京東實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

勝任職位

實(shí)時(shí)工程師、Flink工程師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師、實(shí)時(shí)ETL工程師、Spark工程師

技術(shù)點(diǎn)

Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis

項(xiàng)目

實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖、大數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)

第三階段實(shí)踐項(xiàng)目(4周)

掌握能力

掌握企業(yè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程、用戶畫(huà)像開(kāi)發(fā)、企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理、基于生產(chǎn)環(huán)境項(xiàng)目部署和京東項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)

勝任職位

數(shù)據(jù)服務(wù)工程師、離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師、BI商業(yè)分析師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)治理工程師、高級(jí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、推薦工程、數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師

技術(shù)點(diǎn)

數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺(tái)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、用戶畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理。