聚力名企共建課程
傳智教育與百度云平臺(tái)、帆軟、北京大數(shù)據(jù)研究院共同研發(fā)實(shí)戰(zhàn)型大數(shù)據(jù)課程，并持續(xù)為課程輸入高端大數(shù)據(jù)技術(shù)。
咨詢了解更多信息● 參考阿里的數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建理論，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、創(chuàng)新敏捷化，平臺(tái)智能化、服務(wù)產(chǎn)品化等核心因素。
● 涵蓋大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)套件、數(shù)據(jù)主題域倉(cāng)庫(kù)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)地圖、系統(tǒng)分析、影響域分析、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)引擎及數(shù)據(jù)可視化等內(nèi)容。
● 手把手教會(huì)學(xué)員如何搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)，學(xué)習(xí)通過(guò)數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲(chǔ)、加工，同時(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑。
如何從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘SparkMI&MLlib等技術(shù)，達(dá)到數(shù)據(jù)價(jià)值化目標(biāo)，助力于關(guān)鍵業(yè)務(wù)問(wèn)題解決。
通過(guò)ALink（Flink機(jī)器學(xué)習(xí)）達(dá)到數(shù)據(jù)價(jià)值化目標(biāo)，同時(shí)利用TensorflowOnFlink解決深度學(xué)習(xí)能力，為學(xué)員在大數(shù)據(jù)+AI領(lǐng)域助力。
從大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)建模構(gòu)建全流程Pipeline，助力學(xué)員成為大數(shù)據(jù)高端人才。
掌握大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高多業(yè)務(wù)場(chǎng)景解決數(shù)據(jù)
挖掘問(wèn)題能力，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析與挖掘核心競(jìng)爭(zhēng)力，
實(shí)現(xiàn)全棧大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
體驗(yàn)課
Java語(yǔ)言編程
Hadoop技術(shù)棧
后端數(shù)據(jù)微
服務(wù)接口開(kāi)發(fā)
NoSQL存儲(chǔ)
Flink技術(shù)棧
Spark技術(shù)棧
? Linux操作系統(tǒng)? Apache Superset
? MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 可視化開(kāi)發(fā)
? Kettle數(shù)據(jù)預(yù)處理? 電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析
1、掌握企業(yè)級(jí)ETL平臺(tái)的kettle；
2、掌握BI的可視化平臺(tái)Superset；
3、掌握kettle流式數(shù)據(jù)ETL處理設(shè)計(jì)思想；
4、掌握大數(shù)據(jù)企業(yè)開(kāi)發(fā)中最常見(jiàn)的的linux的操作；
5、掌握一款主流數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具DataGrip；
6、掌握企業(yè)MySQL的調(diào)優(yōu)方案；
7、掌握大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)全量及增量同步解決方案；
8、掌握生產(chǎn)環(huán)境中數(shù)據(jù)分析程序的部署解決方案。
? 編程基礎(chǔ)? 面向?qū)ο?/span>
? 常用類(lèi)? 集合操作
? IO操作? Java基礎(chǔ)增強(qiáng)
? 爬蟲(chóng)案例
1、掌握J(rèn)ava程序基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型；
2、掌握開(kāi)發(fā)中常用類(lèi)如集合、IO流、常用類(lèi)等操作；
3、掌握J(rèn)ava異常處理機(jī)制；
4、掌握反射、網(wǎng)絡(luò)編程、多線程開(kāi)發(fā)；
5、掌握J(rèn)soup的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)；
6、掌握J(rèn)DBC數(shù)據(jù)庫(kù)連接操作；
7、掌握ETL數(shù)據(jù)處理和BI報(bào)表開(kāi)發(fā) 。
具備JavaSE開(kāi)發(fā)能力
? Linux操作
系統(tǒng)高級(jí)? 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和
硬件介紹
? Zookeeper? HDFS
? MapReduce? Yarn
? Hive
1、掌握Shell命令；
2、掌握zookeeper原理并應(yīng)用；
3、掌握HDFS的使用和MapReduce編程；
4、理解MapReduce原理和調(diào)優(yōu)；
5、掌握Yarn的原理和調(diào)優(yōu)；
6、掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu)。
具備Hadoop開(kāi)發(fā)能力、離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)能力。
? Spring? Spring Boot
? Spring Cloud
? Spring Cloud搜索案例
1、掌握SpringBoot整合SpringMVC開(kāi)發(fā)；
2、掌握SpringBoot整合MyBatis開(kāi)發(fā)；
3、掌握Eureka搭建；
4、掌握Feign的使用。
具備后端數(shù)據(jù)微服務(wù)接口開(kāi)發(fā)，可勝任通過(guò)Spring技術(shù)架構(gòu)完成微服務(wù)搭建。
可完成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)微服務(wù)接口開(kāi)發(fā)。
? Redis存儲(chǔ)? HBase存儲(chǔ)
? ELK
1、掌握Redis原理及架構(gòu)；
2、掌握Redis命令操作、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；
3、掌握Hbase原理及架構(gòu)；
4、掌握HBase命令操作、MapReduce編程；
5、掌握Phoneix二級(jí)索引優(yōu)化查詢；
6、掌握ELK開(kāi)發(fā)。
具備使用Hbase和Redis開(kāi)發(fā)調(diào)優(yōu)能力、ELK海量數(shù)據(jù)處理能力。
? Kafka? Flink流式計(jì)算
? Flink批處理? Flink Core
? Flink SQL? Flink綜合案例
1、掌握Kafka原理及架構(gòu)；
2、掌握KafkaStreams開(kāi)發(fā)；
3、掌握基于Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理、分析；
4、掌握基于Flink的多流并行處理技術(shù)；
5、掌握千萬(wàn)級(jí)高速實(shí)時(shí)采集技術(shù)。
具備Kafka消息隊(duì)列開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)能力、Flink流式和批量數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力。
? Scala語(yǔ)言? Spark core
? Spark sql? SparkStreaming
? Structured streaming
1、掌握Scala語(yǔ)言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；
2、掌握Scala語(yǔ)言高階語(yǔ)法特性；
3、掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想；
4、掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，Spark On Hive整合；
5、掌握SparkStreaming整合Kafka完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理；
6、掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint；
7、掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
具備Spark全棧開(kāi)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(kāi)發(fā)，提供就業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
●實(shí)時(shí)監(jiān)控證券市場(chǎng)的市場(chǎng)每日的業(yè)務(wù)交易，實(shí)現(xiàn)對(duì)證券市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
●搭建監(jiān)察預(yù)警體系，包括：預(yù)警規(guī)則管理，實(shí)時(shí)預(yù)警，歷史預(yù)警，監(jiān)察歷史數(shù)據(jù)分析等
●股市行情交易數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、多維分析，即席查詢，實(shí)時(shí)大屏監(jiān)控展示
●涵蓋完整車(chē)聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包含駕駛行程、電子圍欄、遠(yuǎn)程診斷等真實(shí)業(yè)務(wù)
●通過(guò)QBOX車(chē)輛終端數(shù)據(jù)收集，并解析為QSP數(shù)據(jù)、QCS數(shù)據(jù)、充電數(shù)據(jù)、HU數(shù)據(jù)
●提供實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)與離線計(jì)算服務(wù)，并通過(guò)API接口以報(bào)表和大屏展示分析結(jié)果數(shù)據(jù)
●基于一家大型物流公司研發(fā)的智慧物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)，日訂單上千萬(wàn)
●圍繞訂單、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、搬運(yùn)裝卸、包裝以及流通加工等物流環(huán)節(jié)中涉及的數(shù)據(jù)信息等
●提高運(yùn)輸以及配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務(wù)要求，并針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出具有中觀指導(dǎo)意義的解決方案
●建立集團(tuán)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)中心，把分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)和處理
●項(xiàng)目從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)、版本控制、研發(fā)、測(cè)試到落地上線，涵蓋了項(xiàng)目的完整工序
●挖掘分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各個(gè)場(chǎng)景主題使用。
●分析來(lái)自全品類(lèi)B2B2C電商系統(tǒng)，以電商核心流程為主線進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，支撐運(yùn)營(yíng)
●建立基于用戶的全面分析體系，從多個(gè)維度建立基于用戶的運(yùn)營(yíng)體系
●實(shí)時(shí)分析用戶訪問(wèn)流量、訂單、店鋪等運(yùn)營(yíng)指標(biāo)
●基于垂直電商平臺(tái)構(gòu)建的用戶全方位畫(huà)像，完整抽取出一個(gè)用戶的信息全貌
●業(yè)務(wù)圍繞商品、訂單、用戶基礎(chǔ)信息及行為信息等數(shù)據(jù)
●實(shí)現(xiàn)用戶和商品基礎(chǔ)標(biāo)簽、組合標(biāo)簽、微觀畫(huà)像、標(biāo)簽查詢等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供了企業(yè)級(jí)多方位業(yè)務(wù)決策分析
●限制偽裝技術(shù)越來(lái)越強(qiáng)的爬蟲(chóng)訪問(wèn)和惡意占座行為，開(kāi)發(fā)的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)防爬工具
●旅游行業(yè)和出行行業(yè)通用的防爬規(guī)則，提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
●完整高效通用的實(shí)時(shí)處理流程：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、實(shí)時(shí)識(shí)別預(yù)警、離線分析
●包含狀態(tài)監(jiān)控、反爬指標(biāo)配置、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)監(jiān)控展示等功能
●采用企業(yè)中真實(shí)的手機(jī)應(yīng)用訪問(wèn)數(shù)據(jù)，找到廣告系統(tǒng)中適應(yīng)的人群，促進(jìn)精準(zhǔn)廣告投放
●建立用戶畫(huà)像系統(tǒng)，通過(guò)系統(tǒng)中的畫(huà)像特征，篩選出符合廣告主投放要求的用戶
●建立完整商圈庫(kù)，通過(guò)商圈庫(kù)確保廣告在在各個(gè)城市商圈的有效投放
●基于手機(jī)測(cè)速軟件采集數(shù)據(jù)對(duì)手機(jī)網(wǎng)速、上行下行流量、信號(hào)強(qiáng)度等信息進(jìn)行宏觀分析
●計(jì)算用戶附近移動(dòng)、聯(lián)通、電信信號(hào)強(qiáng)弱、不同方位信號(hào)強(qiáng)弱
●對(duì)比各家運(yùn)營(yíng)商提供有力的參考數(shù)據(jù)，如同一地標(biāo)三家運(yùn)營(yíng)商信號(hào)強(qiáng)度
對(duì)Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)體系有深入研究，有豐富的離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)。曾主導(dǎo)及參與空軍總部裝備信息化系統(tǒng)、國(guó)家衛(wèi)星氣象中心FY3C地面監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、用戶畫(huà)像系統(tǒng)、分布式爬蟲(chóng)系統(tǒng)、BI系統(tǒng)、歷史數(shù)據(jù)在線查詢系統(tǒng)、采集系統(tǒng)等項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。
阿里云大數(shù)據(jù)ACP專業(yè)認(rèn)證工程師，多年大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)及教育培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)開(kāi)發(fā)過(guò)房地產(chǎn)公司ERP系統(tǒng)、在線教育大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、高校招生咨詢大數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)、電商推薦系統(tǒng)等項(xiàng)目。熟悉Java、Scala、Python等編程語(yǔ)言，擅長(zhǎng)Spark、Hadoop、Flink等大數(shù)據(jù)主流技術(shù)。
專注于億級(jí)用戶規(guī)模的大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)建設(shè)和研發(fā)，歷任項(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)游戲一體化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、通用大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度平臺(tái)實(shí)現(xiàn)公司各部門(mén)集群資源共享、離線任務(wù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)構(gòu)建等，精通 C/C++、C#、Hadoop、Scala、Spark、Flink等有深入研究。
具有多年大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，先后參與過(guò)東南大學(xué)水聲實(shí)驗(yàn)室、佳通、SPDB等不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)及實(shí)施，一直從事于HPC、云計(jì)算及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的研發(fā)，擁有豐富的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域有較深的研究。
多年大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，具有多年Hadoop、Flink、HBase、kafka、Redis、Flume、Spring Cloud等一線從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，先后服務(wù)于上交所、上海銀行、中國(guó)郵政等，參與數(shù)據(jù)中心和電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)及JAVA EE的平臺(tái)設(shè)計(jì)和具體實(shí)施。
人工智能領(lǐng)域技術(shù)專家，多年模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)研發(fā)多項(xiàng)國(guó)家和省級(jí)科研項(xiàng)目，專注ML/DL/PR/KG領(lǐng)域相關(guān)算法的應(yīng)用，曾負(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(kāi)發(fā)，對(duì)Hadoop、Spark、Tensorflow和PyTorch等大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)有多年企業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
從事多年爬蟲(chóng)與大數(shù)據(jù)開(kāi)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，如hadoop、kafka、hive等，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),授課邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，條理清晰，注重學(xué)生獨(dú)立解決問(wèn)題的能力。
高級(jí)互聯(lián)網(wǎng)軟件工程師，曾擔(dān)任某物流公司CRM開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)TL。多年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。擅長(zhǎng)分布式開(kāi)發(fā)和離線處理計(jì)算。對(duì)Hadoop、Flume、kafka、spark、ELK等大數(shù)據(jù)生態(tài)領(lǐng)域技術(shù)有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
曾任IBM項(xiàng)目經(jīng)理，主導(dǎo)IBM Platform KPI BI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、e-support全球PMR智能調(diào)度分發(fā)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)；曾任國(guó)內(nèi)大型中間件供應(yīng)商，項(xiàng)目經(jīng)理，主導(dǎo)國(guó)內(nèi)最大的智能加油機(jī)供應(yīng)商、大型鍛造廠CRM、統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)（ESB）項(xiàng)目研發(fā)、以及企業(yè)級(jí)BI項(xiàng)目。擅長(zhǎng)Hadoop、Spark、Flink、Kylin、Druid等大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入研究。
多年大數(shù)據(jù)研發(fā)，擔(dān)任過(guò)大數(shù)據(jù)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，曾主導(dǎo)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)和多項(xiàng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目研發(fā)，對(duì)Hadoop、HBase、Spark等大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎深入理解以及項(xiàng)目實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。參與基于Flink的實(shí)時(shí)反欺詐風(fēng)控、實(shí)時(shí)地鐵故障預(yù)警等流式計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)和研發(fā)。
先后在途牛旅游網(wǎng)、卓望集團(tuán)等公司擔(dān)任過(guò)經(jīng)理、架構(gòu)師和總監(jiān)等職務(wù)。擅長(zhǎng)服務(wù)端的高可用及性能提升，熟悉常見(jiàn)的開(kāi)源框架、微服務(wù)治理及海量數(shù)據(jù)性能優(yōu)化。曾負(fù)責(zé)和參與途牛旅游網(wǎng)的超級(jí)自由行、資源搜索等項(xiàng)目；負(fù)責(zé)江蘇移動(dòng)的家庭網(wǎng)絡(luò)電視平臺(tái)架構(gòu)等。
多年開(kāi)發(fā)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn),精通C/C++，JavaEE，MySQL,Hadoop等技術(shù),曾任職于中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第七研究所，擔(dān)任高級(jí)研發(fā)工程師，曾參與移動(dòng)公司RFID智能資產(chǎn)管理系統(tǒng),中石油智能化數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等項(xiàng)目,講課風(fēng)格：幽默風(fēng)趣、通俗易懂、深入淺出。
軟件工程學(xué)士,熟練掌握J(rèn)ava,Android,大數(shù)據(jù)技術(shù),專注于JavaEE企業(yè)級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā),曾主導(dǎo)研發(fā)河南省畜牧局OA,河南省地稅局移動(dòng)OA,中國(guó)移動(dòng)渠道分析平臺(tái),審計(jì)署(鄭州)內(nèi)部考核自動(dòng)化分析系統(tǒng)。
多年資深大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師經(jīng)驗(yàn)，先后涉足Java、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等領(lǐng)域，熟悉大數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)與云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)，專注于互聯(lián)網(wǎng)APP后臺(tái)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、建模等流程；熟悉車(chē)輛網(wǎng)領(lǐng)域云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)，擁有豐富的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)及開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
擁有5年大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)千億級(jí)數(shù)據(jù)項(xiàng)目，精通hive、spark、flink等大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具。對(duì)技術(shù)一直抱有很大的熱情，喜歡研究各種新技術(shù)。主張快樂(lè)學(xué)習(xí)，由淺入深，讓學(xué)生輕松掌握課堂上教學(xué)的知識(shí)。
多年的項(xiàng)目研發(fā)與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，具有豐富的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。精通Greenplum等分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，Hadoop大數(shù)據(jù)，F(xiàn)link實(shí)時(shí)流計(jì)算等大數(shù)據(jù)軟件開(kāi)發(fā)及企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)，曾供職于德邦公司、東風(fēng)汽車(chē)子公司、宇信科技、易愛(ài)科技等企業(yè)，先后擔(dān)任過(guò)高級(jí)軟件開(kāi)發(fā)工程師，項(xiàng)目架構(gòu)師。
高級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，曾擔(dān)任某互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)部門(mén)TL。負(fù)責(zé)主導(dǎo)了多個(gè)0到1大數(shù)據(jù)平臺(tái)的落地實(shí)施，并在其中擔(dān)任主力研發(fā)人員。具有多年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域和云平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾管理維護(hù)上PB級(jí)數(shù)據(jù)量的大規(guī)模集群，有海量數(shù)據(jù)的實(shí)際處理經(jīng)驗(yàn)。精通Java、Scala、Python等多種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。
從事多年互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)，主導(dǎo)和參與電商、醫(yī)療、通信等領(lǐng)域的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，具有豐富的行業(yè)解決方案經(jīng)驗(yàn)，對(duì)Hadoop、Kafka、Hive等大數(shù)據(jù)生態(tài)領(lǐng)域技術(shù)有深入研究。擅長(zhǎng)教學(xué)和應(yīng)用實(shí)踐結(jié)合的方式為學(xué)員分享技術(shù)，驅(qū)動(dòng)學(xué)員技術(shù)的應(yīng)用性、思維的擴(kuò)散性。
缺乏工作經(jīng)驗(yàn)和技能，對(duì)未來(lái)沒(méi)有明確的規(guī)劃，期望通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)躋身IT行業(yè)的人員
目前工作待遇不理想，上升空間有限或已進(jìn)入職業(yè)瓶頸期，想要突破轉(zhuǎn)行的人員
具有一定的大數(shù)據(jù)技術(shù)理論基礎(chǔ)，需要了解大數(shù)據(jù)技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中如何使用的人員
有較強(qiáng)的思維邏輯能力，應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，無(wú)論你是非計(jì)算機(jī)專業(yè)或計(jì)算機(jī)專業(yè)，
沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)或有一定工作經(jīng)驗(yàn)，都可以學(xué)大數(shù)據(jù)課程。
大數(shù)據(jù)寫(xiě)入政府工作報(bào)告，被列入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。
不管是傳統(tǒng)領(lǐng)域，還是新興領(lǐng)域，都需要大數(shù)據(jù)人才進(jìn)行大數(shù)據(jù)的采集、分析、開(kāi)發(fā)、應(yīng)用等。
各大主流招聘網(wǎng)站信息年增長(zhǎng)189%，大數(shù)據(jù)人才缺口巨大，十大高薪職業(yè)之一，供求比超過(guò)1:14。