发布时间:2023-07-20 17:35:23来源：励普综合
千锋大数据课程掌握计算机技术、hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人员。
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| 学习阶段 | 掌握能力 | 技术点 | 可担任职位 |
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第一阶段离线数仓 （7周） |
掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和离线ETL。 | Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS等。掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和离线ETL。 | 离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。 |
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第二阶段实时仓库 （5周） |
掌握流数据接入、基于Flink实时数据开发、流批一体数据仓库开发、数据湖开发、实时ETL、实时监控系统和实时数据开发。 | Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。 | 实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。 |
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第三阶段实践项目 （4周） |
掌握企业项目开发流程、用户画像开发、企业级推荐系统开发、数据治理、基于生产环境项目部署和项目性能调优。 | 数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。 | 数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师、数据架构师。 |
学习大数据一定要对其感兴趣，既然决心选择学习这门技术，那就应该把自己的精力和兴趣转移到大数据上，在学习大数据的过程中，找到自己的存在感、满足感、成就感。
在学习中肯定会遇到各种各样的麻烦困难，当自己对大数据产生兴趣，并付出浑身解数来学习，但学习效果不好，在这个阶段就应该停下脚步检查一下是什么因素阻碍了自己的进步，然后逐一解决。
基本知识要掌握牢固，每个学习者在学习理论知识时，尽量让自己静心，保持注意力的高度集中。有些知识实在难以理解，自学很难掌握，推荐千锋教育大数据培训课程。
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课前预习
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课堂互动
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随堂测试
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课后跟进
大数据工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员，熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
课程特色
1. 讲解：学习大数据分析，我们借助了多位大数据分析师的经验和专业知识，讲授实战案例，减少理论和实践之间的距离。
2. 灵活多样的课程设计：为了满足不同学员的需求，我们提供了”定制化培训”、“企业大数据解决方案”、“专门课程篇”、“微课文档”等多种课程模式，供大家选择。
3. 全天候学习：跨界合作，成立“学习中心”为您提供全天候、智慧化学习模式。随时随地学习看店。
课程目标
1. 提升学员技能水平：帮助学员掌握大数据分析的基本概念，深入理解大数据分析在商业运营中的应用，增加学员的职业竞争力。
2. 帮助企业提高销售额：掌握大数据分析能力，帮助企业发现和解决运营中的难题，提高企业销售额。
3. 使学员在现有职业中更有竞争力：在全球化竞争的时代，要想在职场中打败竞争对手，不断提高自己的综合素质是必不可少的。
学习对象
1. 互联网销售从业人员：学习大数据分析，帮助互联网企业分析点击率、购买率、留存率以及流量热区等等，发现并解决问题，为销售提供更科学、更的方案。
2. 高层管理人员：学习大数据分析，了解整个企业的运营情况及不同品类的销售情况，从数据中汲取经验和教训，为企业战略方向提供决策支持。
3. 大数据分析从业人员：对于已经担任大数据分析岗位的人员，学习本机构的大数据分析课程，能够让他们更好地解决大数据分析中的问题，从而成为企业中更出色的大数据分析师。
课程内容
1. 理论基础：Python基础编程、数据库、数据挖掘与机器学习算法、大数据平台Hadoop、Spark等。
2. 实操演练：实战案例模拟、各种大数据分析工具的使用、实际项目操作演练等等。
3. 专项深度训练：将数据分析技术应用于金融行业、医疗行业、物流等各行业的数据分析，提供个性化的大数据分析课程，使学员有针对性地学习。
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