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為什么學習大數據+數據智能？

大數據浪潮席卷全球，應用領域寬廣，產業規模空前
就業口徑寬廣，價值堪比黃金石油，“錢途”無量

應用范圍廣

大數據時代，大數據幾乎沒有
行業限制

崗位天花板高

時代大趨勢，未來前景好，職場
雙渠道發展

崗位起薪高

大數據人才缺口大，人才薪資
待遇好

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醫療

科技

新能源

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工業

大數據
應用廣泛

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大數據研究員

大數據架構師

大數據專家

M線

CTO

數據總監

項目經理

大數據高級工程師

大數據中級工程師

大數據近年來薪資變化趨勢

12.0K

2016年

18.4K

2017年

22.8K

2018年

21.9K

2019年

21.8K

2020年

24.9K

2021年

27.7K

2022年

此處數據來源職友集，樣本選取截止日期為2023年3月23日，僅作內容展示，不作效果承諾

更多大數據行業前景

千鋒大數據課程特色優勢

主流核心技術

理論到實踐，根據企業市場需求，聚焦數據倉庫+數據開發，掌握核心技術

大廠實戰項目

大廠實際業務場景與案例，大廠PB級項目 1:1 引進課堂，多類型聯合項目，沉浸式學習

特色課程體系

實戰項目貫穿教學過程，理論+實戰+就業，一站式培養優秀人才

實戰老師授課

千鋒總監級導師授課，豐富實戰及教學經驗，實力助力學習

豐富學習資源

大廠授課平臺，線上云實驗環境、企業級數據集、項目案例、畢業設計案例等

未來職場賦能

老學員一次學習長期職場賦能，定期直播、論壇、講座，多方位職場進階

更多課程優勢

大數據多元化課程滿足不同學習需求

大數據面授班

大數據時代開啟職場新起點

從0到1，小白到精英，入門+進階課程

理論+實戰深入技術源碼

學前+學習+生活+求職+職后”一站式服務

全國20+校區分布，可就近學習

學完能找到什么工作

大數據職后課

跟隨時代腳步未來職場加油站

職場人拓展技術棧，增加職場核心競爭力

數據"采、傳、存、算、用、管"企業高頻技術

有技術經驗者轉型、突破職場瓶頸

隨時隨地碎片化時間學

課程要學多久

四大核心階段系統掌握實用技能

第一階段 Java SE編程 & MySQL+Java EE開發（1-6周）

Java編程與MySQL關系型數據庫編程是大數據根基，正所謂“根基不牢，地動山搖”。

本階段可以說是大數據研發人員不可或缺的一部分，內容涵蓋基礎理論、實踐操作、綜合練習及項目等，專注于Java SE編程、MySQL關系型數據庫、JDBC、Maven、Git和SpringBoot等核心技術，為大數據的深入學習打下堅實根基。

0基礎

入門，易學習，上手快

200+

核心知識點

10+

真場景實戰及解決方案

100+

高頻面試點

核心技術（部分）

Java 基礎語法、Java面向對象、常用類、異常、集合、Java多線程、IO、MySQL+JDBC、Maven、Git、SpringBoot

學完收獲

1 掌握Java編程語法與規范、面向對象及相關實踐

2 掌握Java常用數據結構、常用類和異常等

3 掌握多線程、數據流、并發和IO操作

4 掌握MySQL相關SQL編寫操作和JDBC

5 掌握企業級SprigBoot與Java EE開發工具等

第二階段 Hadoop生態技術 & 數據倉庫開發（7-12周）

Hadoop生態技術與數據倉庫開發堪稱大數據鼻祖，占據企業大數據研發半壁江山。

本階段理論結合實踐，專注數據倉庫及周邊，覆蓋Linux、Shell、Zookeeper、Hadoop、Hive、Hue、DBeaver、Kettle、Superset、FineBI、DataX、Flume、DolphinScheduler、數據倉庫方法論等核心技術及企業級離線數據倉庫項目實踐。助力從0到1掌握大數據硬技術，直擊企業大數據所需。

數據倉庫

著重SQL，輔助代碼

10+

真場景實戰項目教學

50+

大廠顧問，復刻企業真實場景

500+

核心技能，攻略企業技術棧

核心技術（部分）

Linux操作系統、Shell腳本編程、Zookeeper、Hadoop生態技術、Hive、Hue、Kettle、FineBI && FineReport、Superset、BI分析與可視化項目、DataX、Flume、DolphinScheduler、數據倉庫技術、離線數據倉庫項目、基于ODPS電商數據倉庫項目、自研數據倉庫項目

學完收獲

1 掌握數據Hadoop生態相關技術及實踐

2 掌握數據倉庫ETL工具實踐與性能調優

3 掌握數據分析與可視化工具的應用

4 掌握數據倉庫方法論、建設流程和規范

5 掌握企業級數據倉庫實施流程及問題與解決方案

第三階段 Spark生態技術 & 企業級項目開發（13-18周）

Java編程與MySQL關系型數據庫編程是大數據根基，正所謂“根基不牢，地動山搖”。

專注Spark

原理及代碼研發

強化SQL

編程能力

200+

大廠解決方案

企業級

項目實戰，手把手帶你學

核心技術（部分）

Scala高級編程、Kafka、Redis、ClickHouse、SparkCore核心、SparkSQL、Structured Streaming、趣頭條準實時數據倉庫工程實踐、趣頭條用戶畫像工程實踐、企業級推薦系統工程實踐

學完收獲

1 掌握Scala高級編程技能，涵Scala面向對象、方法函數、模式匹配和隱式轉換等

2 掌握Spark Core相關核心概念和操作實踐

3 掌握SparkSQL數據抽象、SQL編寫、函數應用和執行流程與優化

4 掌握Kafka、Redis和ClickHouse等相關工具概念及應用

5 掌握企業級大數據用戶畫像和推薦系統等項目開發

第四階段 Flink批流一體技術 & 實時數據開發（19-20周）

Flink批流一體生態技術與實時數據開發是大數據當前流行和較為成熟的技術，應用場景增多，企業要求不斷提高。

本階段內容契合市場需求，覆蓋Flink、FlinkSQL、Canal、Maxwell、CDC、實時數據倉庫和基于阿里云的Flink等核心技能，同時也包含實時數據開發和實時數倉開發實戰。助力學員全面掌握大數據實時研發技術生態，直達企業級大數據全棧工程師。

專注大數據

實時研發技術Flink及生態

加強SQL

解決企業級實時需求

大廠顧問

聯合共研，直擊企業所需

100+企業級

高頻實時技術問題

核心技術（部分）

Flink批流技術、Canal、maxwell、FlinkSQL編程、基于阿里云大數據實時項目、實時數據倉庫項目、高頻面試題、簡歷制作

學完收獲

1 掌握Flink批流一體核心技術概念與實踐

2 掌握實時數據采集工具Canal和Maxwell原理與應用

3 掌握Flink SQL數據類型、連接器、函數、CDC與Hive整合等

4 掌握基于原生和商業Flink的實時數據開發

一鍵查看詳細課程大綱

課程全新升級重構業務知識體系

覆蓋場景
更廣全

企業級項目與自研項目結合

1:1還原大廠實際業務場景，數據倉庫類項目為主，數據開發類項目為輔，自研企業項目，錘煉企業開發實戰能力。

自研企業級數據倉庫項目

企業級推薦系統

數據分析與可視化項目

實時數據倉庫項目

用戶畫像工程實踐

符合
主流趨勢

與一線大廠共研主流技術

企業主流應用技術體系，開源與商業環境共用，理論輔助實踐，強化場景應用與優化。

Hadoop、Spark和Flink生態及優化

Hive、SparkSQL、Kettle和數據倉庫方法論

FineBI和Superset數據分析與可視化體系

DolphinScheduler企業級任務調度

兼具
深度廣度

大數據技術生態源碼深入

直擊Hadoop、Spark和Flink等生態技術源碼，深入剖析運行原理和性能調優。

HDFS存儲、Checkpoint和MapReduce執行流程源碼

Hive運行源碼、DataX任務切分源碼

Spark提交和SQL執行流程源碼

沉浸式
實戰

企業級項目與自研項目結合

企業級大數據云服務與環境實踐，云主機、云數據庫、大數據云服務與部署等，直擊企業所需。

ECS云主機

云數據庫實踐

云上大數據服務

了解升級課程

引進大廠項目在實戰中夯實大數據技能

專注大數據中、高階工程師技能

多學科協作

覆蓋前端、中臺、后臺全流程，精進高難度大型項目實戰能力

跨平臺實施

項目交叉融合PC端、移動端、智能端，各平臺功能實現

真場景實操

還原企業真實開發場景，學實用核心技術

全流程參與

項目交叉融合PC端、移動端、智能端，各平臺功能實現

高標準驗收

覆超高驗收標準，確保項目無BUG，流暢運行

數據
倉庫

團隊
協作能力

核心
競爭力

落地
實踐

溝通
表達能力

多場景
實戰

職場
賦能

企業業務
解決方案

理論
+實踐

源碼
深入

數據
開發

電商離線數據倉庫

基于ODPS離線數據倉庫

云學習平臺用戶畫像（三選一）

電商平臺自研項目（三選一）

問答大數據平臺

企業級工程推薦系統

電商離線數據倉庫

離線數據倉庫是大數據中的一個基礎性項目，幾乎有數據的企業都需要的一個項目。離線數倉有很多實現方式，項目主要基于：DataX、Hadoop、Flume、Hive、Spark、DolphinScheudler、Python、Shell等技術搭建。整個項目包括商城數據同步、數倉分層、數據清洗、數據ETL和數據可視化應用等。

技術架構

MySQL+Hadoop+DataX+Flume+Hive+Spark+DolphinScheudler+Python+Shell+Superset等

項目職責

1.基于電商的業務數據需求分析和指標體系建立
2.原始數據(業務數據和日志數據)探索
3.用戶、商品、訂單、訂單詳情、訂單支付、收獲地址、供應商、時間維度、地區維度等相關業務數據全量和增量同步
4.業務數據同步任務開發、上線、測試及數據同步問題的數據補跑
5.用戶瀏覽、點擊、交互、啟動、安裝、滑動、輸入和搜索等相關行為數據采集和任務上線運行
6.廣告投放外部數據采集和任務上線運行
7.用戶、訂單、交易、營銷等主題的DWD、DWS和ADS層開發
8.維度層數據加工與開發處理
9.ADS層數據導出到MySQL，配置相關任務，上線運行
10.使用Superset BI可視化工具實現各個主題報表配置、看板配置與看板發布

基于ODPS離線數據倉庫

當前，一站式商業大數據服務繁多，ODPS采用抽象的作業處理框架將不同場景的各種計算任務統一在同一個平臺之上，共享安全、存儲、數據管理和資源調度，將不同用戶需求的各種數據處理任務提供統一的編程接口和界面。基于ODPS的電商大數據是將電商相關用戶、訂單、交易、營銷、商品、店鋪和活動等業務數據和用戶行為數據進行集成、轉換和分析等處理，最終使用QuickBI進行BI報表展示和挖掘其它價值，輔助運營，實現商城健康發展。

技術架構

ECS、RDS、DataHub、MaxCompute、DataWorks、QuickBI

項目職責

1 部署一站式ODPS大數據環境
2 探索商城多種C端、B端和物流端等業務與數據，梳理相關業務指標體系
3 ODS層建立對應模型，應用ODPS的數據集成模塊，將業務數據同步至ODS層
4 DWD和DIM層數據建模，將ODS層數據加工處理到DWD和DIM層
5 構建DWS層用戶行為、商品、購物車和訂單等寬表模型，并將DWD層數據加工到對應的寬表
6 ADS面向應用構建需求模型，將DWS層的數據再次加工到ADS層各個表中
7 使用QuickBI制作數據報表與可視化看板操作
8 數據質量監控開發和數據權限控制設置

云學習平臺用戶畫像（三選一）

學習平臺用戶畫像是基于學習平臺數據倉庫之上的項目，即需要先搭建學習平臺的數據倉庫，然后基于數據倉庫，再擴展用戶、課程等畫像標簽體系。本項目使用 Hadoop、Hive、Spark、DolphinScheudler、Hue 等技術構建，主要解決畫像標簽計算，實現標簽設計、人群定位和用戶精細化運營等。

技術架構

Hadoop、Hive、Spark、DolphinScheudler、Hue、Shell

項目職責

1 用戶和課程標簽體系建設
2 ID-Mapping打通
3 用戶基礎標簽與聚合標簽模型構建與加工
4 物品基礎標簽與聚合標簽的模型構建與加工等
5 畫像標簽落盤與維護
6 畫像標簽的應用與服務

電商平臺自研項目（三選一）

隨著互聯網發展，電商累積了訂單、用戶、流量等各類數據，但數據分散在各個業務系統中，隨著業務發展，新主題模型不斷產生，數據量不斷增加，如何管理各類主題模型以及海量數據，需要對數據倉庫進行科學架構。另外，數據倉庫是數據挖掘技術的關鍵和基礎，良好的數倉結構能夠幫助用戶快速理解現有數據能力，并且在當前信息基礎上，對未來企業狀況做出預測。

技術架構

MySQL、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、ClickHouse、Superset、Hue、DolphinScheduler 或采用阿里云大數據服務

項目職責

1 電商業務需求討論與評審
2 業務評審、架構評審和技術評審
3 電商相關指標體系，用戶、訂單、交易和商品等主題劃分
4 相關類別、地域和品牌等維度層數據加工，數據倉庫各層模型構建
5 電商業務數據同步和指標計算的任務排期、任務測試與上線部署
6 使用BI工具進行主題數據報表和看板制作與發布
7 企業級大屏數據抽取、加工、推送、露出全流程數據加工流轉方式

問答大數據平臺

問答系統近些年發展迅猛，尤其最近ChatGPT類及似產品流行，這將會積累海量問、答和互動數據，需要運用大數據技術進行數據加工、處理和分析，從而回饋用戶更佳的答案，保持問和答等核心模塊健康良好發展。

技術架構

MySQL、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、ClickHouse、SuperSet、Hue、DolphinScheduler 等

項目職責

1 問答系統業務需求討論與評審
2 問答系統數據倉庫架構構建
3 問答系統相關指標體系，用戶、問答和互動等主題劃分及各層模型建設
4 業務數據和行為數據的同步與采集
5 用戶、問答、互動和行為相關指標的計算
6 使用可視化工具對相關指標和數據進行展示
7 相關任務調度與上線配置

企業級工程推薦系統

推薦系統企業工程實戰項目作為大數據基礎應用的延伸，構建于用戶畫像項目之上，旨在讓學員學習企業級推薦系統構建的基本思路，深入講解推薦系統中的兩個最重要的環節召回和排序，各環節基于Spark-Mllib引入相關算法，比如召回層ItemCF,ALS兩路召回算法，融合排序層引入GBDT+LR，在理解算法的同時更偏重工程實戰，我們會從原始數據的特征抽取，轉換，算法模型設計到編程實現做深入的講解，同時也會對算法模型的跨平臺部署方案做實際的案例，讓學員學習到算法模型是如何在實際工程中部署運用的。

技術架構

本項目工程組件： Spark MLlib + SpringBoot + Redis +HBase+ Milvus
本項目涉及算法: Word2Vec + ItemCF+ALS+GBDT+LR+BloomFilter
監控架構依然采用：Prometheus + Grafana + IM
本項目的組件監控：推薦API+HBase[Metric]+Prometheus + Grafana +Supervisor+ IM

項目職責

1 項目協同過濾模型
2 基于ItemCF模型的召回，將召回的特征數據桶方式存儲HBase中
3 基于ALS模型的召回，將召回的特征數據以HBase的桶方式裝載到HBase中
4 物品的基礎特征向量加工和存儲HBase
5 用戶基礎特征向量加工處理與存儲HBase
6 物品和用戶嵌入向量的加工處理與存儲HBase
7 推薦系統排序階段解析，LR和GBDT模型構建、訓練和測試
8 PMML跨平臺構建，Jpmml-SparkML的源碼研發，實現自定義Transformer，PMML模型文件保存
9 多路召回模型特征向量進行Union，并存儲HBase中
10 PMML模型文件加載，應用線上數據，對外開發推薦服務API
11 基于Promethuse和Grafana架構的推薦API服務監控

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