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千鋒大數(shù)據(jù)課程掌握計算機技術(shù)、hadoop、spark、storm開發(fā)、hive數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術(shù)，熟悉大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，面向大數(shù)據(jù)平臺建設與服務企業(yè)的技術(shù)人員。
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| 學習階段 | 掌握能力 | 技術(shù)點 | 可擔任職位 |
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第一階段離線數(shù)倉 （7周） |
掌握企業(yè)級基建環(huán)境部署、Hive和Spark數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫搭建、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)應用和離線ETL。 | Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS等。掌握企業(yè)級基建環(huán)境部署、Hive和Spark數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫搭建、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)應用和離線ETL。 | 離線數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師、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。 |
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第二階段實時倉庫 （5周） |
掌握流數(shù)據(jù)接入、基于Flink實時數(shù)據(jù)開發(fā)、流批一體數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、數(shù)據(jù)湖開發(fā)、實時ETL、實時監(jiān)控系統(tǒng)和實時數(shù)據(jù)開發(fā)。 | Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。 | 實時工程師、Flink工程師、實時數(shù)據(jù)倉庫工程師、實時ETL工程師、Spark工程師。 |
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第三階段實踐項目 （4周） |
掌握企業(yè)項目開發(fā)流程、用戶畫像開發(fā)、企業(yè)級推薦系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、基于生產(chǎn)環(huán)境項目部署和項目性能調(diào)優(yōu)。 | 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺、準實時數(shù)據(jù)倉庫、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、基于Flink的實時數(shù)據(jù)倉庫、元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理。 | 數(shù)據(jù)服務工程師、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工程師、BI商業(yè)分析師、實時數(shù)據(jù)倉庫工程師、實時監(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、高級數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、推薦工程、數(shù)據(jù)平臺工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師。 |
學習大數(shù)據(jù)一定要對其感興趣，既然決心選擇學習這門技術(shù)，那就應該把自己的精力和興趣轉(zhuǎn)移到大數(shù)據(jù)上，在學習大數(shù)據(jù)的過程中，找到自己的存在感、滿足感、成就感。
在學習中肯定會遇到各種各樣的麻煩困難，當自己對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生興趣，并付出渾身解數(shù)來學習，但學習效果不好，在這個階段就應該停下腳步檢查一下是什么因素阻礙了自己的進步，然后逐一解決。
基本知識要掌握牢固，每個學習者在學習理論知識時，盡量讓自己靜心，保持注意力的高度集中。有些知識實在難以理解，自學很難掌握，推薦千鋒教育大數(shù)據(jù)培訓課程。
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課前預習
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課堂互動
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隨堂測試
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課后跟進
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