掌握硬核技能
積累工作經(jīng)驗(yàn)
適應(yīng)職場節(jié)奏
搞定面試就業(yè)
大廠級前沿技術(shù),覆蓋企業(yè)所需核心技術(shù)棧
80+技術(shù)解決方案,覆蓋職場常見技術(shù)難題
遵循大廠開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)流程,涵蓋500+核心技能點(diǎn)
真場景實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,整合電商/金融/通信/零售等行業(yè)項(xiàng)目
全國校區(qū)
近期開班
獲取優(yōu)惠
全國校區(qū)
近期開班
獲取優(yōu)惠
掌握硬核技能
積累工作經(jīng)驗(yàn)
適應(yīng)職場節(jié)奏
搞定面試就業(yè)
大廠級前沿技術(shù),覆蓋企業(yè)所需核心技術(shù)棧
80+技術(shù)解決方案,覆蓋職場常見技術(shù)難題
遵循大廠開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)流程,涵蓋500+核心技能點(diǎn)
真場景實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,整合電商/金融/通信/零售等行業(yè)項(xiàng)目
SQL基礎(chǔ)
Hadoop技術(shù)棧
千億級離線數(shù)倉項(xiàng)目
千億級離線數(shù)倉項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
Python基礎(chǔ)編程
ETL實(shí)戰(zhàn)
BI報(bào)表開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(新增)
Spark技術(shù)棧
用戶畫像解決方案
PB級內(nèi)存計(jì)算項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
基于AI大模型數(shù)據(jù)開發(fā)項(xiàng)目(新增)
面試加強(qiáng)
阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算Flink全棧開發(fā)(更新)
阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目(更新)
主要內(nèi)容
· Linux操作系統(tǒng)· MySQL與SQL· Kettle與BI工具· 電商運(yùn)營指標(biāo)分析
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟練掌握MySQL\SQL、Kettle以及BI工具使用,能夠解決傳統(tǒng)數(shù)倉業(yè)務(wù)開發(fā)任務(wù)。
可掌握的核心能力
1. 掌握MySQL數(shù)據(jù)庫的使用;
2. 掌握SQL語法;
3. 掌握Kettle數(shù)據(jù)遷移工具的使用;
4. 熟練使用BI可視化工具;
5. 對數(shù)據(jù)開發(fā)有一定認(rèn)知,掌握BI工程師所具備的基本技能。
主要內(nèi)容
· 大數(shù)據(jù)開發(fā)Hadoop基礎(chǔ)· Hive基礎(chǔ)· Hive進(jìn)階
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟悉Linux操作系統(tǒng),以及各種Linux命令,能夠解決企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群搭建問題,為進(jìn)階大數(shù)據(jù)開發(fā)奠定基礎(chǔ)。
可掌握的核心能力
1.掌握Linux常用命令,為數(shù)據(jù)開發(fā)后續(xù)學(xué)習(xí)打下的良好基礎(chǔ);
2.掌握大數(shù)據(jù)的核心框架Hadoop以及其生態(tài)體系,完成HDFS、MapReduce及Yarn機(jī)制基本理解與使用;能夠搭建Hadoop高可用HA集群;
3.掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu);
4.具備Hadoop開發(fā)能力、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)能力;
5.能夠完成基本構(gòu)建企業(yè)級數(shù)倉。
主要內(nèi)容
· 大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維:Cloudera Manager · 分析決策需求:數(shù)據(jù)倉庫 · 數(shù)據(jù)采集:DataX
· 數(shù)據(jù)分析:Hive· 數(shù)據(jù)調(diào)度:Dolphinscheduler · OLAP系統(tǒng)存儲:PostgreSql
· Fine Report數(shù)據(jù)報(bào)表與大屏· 數(shù)倉建模: 范式與維度建模
· 五大核心主題域開發(fā): 銷售域、供應(yīng)鏈域、會員域等
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
能夠解決企業(yè)級常見數(shù)據(jù)倉庫搭建,從項(xiàng)目的需求、技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、部署平臺、ETL設(shè)計(jì)、作業(yè)調(diào)度等整套pipeline,完成大數(shù)據(jù)體系下的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建。
可掌握的核心能力
1.掌握泛電商行業(yè)離線數(shù)倉的分層與建模,從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測試到落地上線的完整項(xiàng)目流程;
2.行業(yè)內(nèi)首個(gè)深度講解數(shù)倉建模模型方案的主體項(xiàng)目;
3.包括海量數(shù)據(jù)場景下如何優(yōu)化配置;
4.掌握項(xiàng)目遷移能力,能夠?qū)㈨?xiàng)目遷移至泛電商的各個(gè)領(lǐng)域;
5.掌握在泛電商行業(yè)中關(guān)于全量與增量數(shù)據(jù)處理模式;
6.提供泛電商行業(yè)下的數(shù)據(jù)存儲分析以及服務(wù)監(jiān)控方案。
主要內(nèi)容
· 大數(shù)據(jù)部署運(yùn)維:Cloudera Manager· 分析決策需求:數(shù)據(jù)倉庫 · 數(shù)據(jù)采集:sqoop · 數(shù)據(jù)分析:Hive · 分組完成項(xiàng)目
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
按照企業(yè)級大數(shù)據(jù)開發(fā)流程,獨(dú)立完成項(xiàng)目開發(fā),掌握企業(yè)級多場景大數(shù)據(jù)離線數(shù)倉開發(fā)能力,從數(shù)倉分層,數(shù)倉建模,指標(biāo)統(tǒng)計(jì),指標(biāo)展示完成完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。
可掌握的核心能力
1.掌握教育行業(yè)離線數(shù)倉的分層與建模,從需求、設(shè)計(jì)、研發(fā)、測試到落地上線的完整項(xiàng)目流程;
2.真實(shí)業(yè)務(wù)邏輯,共涉及20多個(gè)主題,100多個(gè)指標(biāo),提升學(xué)員在教育行業(yè)中的核心競爭力;
3.包括海量數(shù)據(jù)場景下如何優(yōu)化配置;
4.拉鏈表的具體應(yīng)用;
5.新增數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)的抽取和分析;
6.Hive函數(shù)的具體應(yīng)用;
7.ClouderaManager可視化、自動(dòng)部署和配置、Git、CodeReview功能。
主要內(nèi)容
· Python基礎(chǔ)語法· Python面向?qū)ο?/span>· Python高級語法· Python多任務(wù)編程· Python網(wǎng)絡(luò)編程
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
熟練掌握Python語言,建立編程思維,使學(xué)員能夠熟練使用Python技術(shù)完成程序編寫。
熟練使用Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想,掌握數(shù)據(jù)開發(fā)必備Python高級語法,解決常見Python開發(fā)問題。
可掌握的核心能力
1.掌握Python開發(fā)環(huán)境基本配置;
2.掌握運(yùn)算符、表達(dá)式、流程控制語句、數(shù)組等的使用;
3.掌握字符串的基本操作;
4.初步建立面向?qū)ο蟮木幊趟季S;
5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式;
6.掌握類和對象的基本使用方式;
7.知道多進(jìn)程多線程的原理。
主要內(nèi)容
· ETL概念與工具· ETL項(xiàng)目需求分析· ETL項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)· Python ETL實(shí)戰(zhàn)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握Python完成數(shù)據(jù)ETL實(shí)戰(zhàn),能夠解決中小型數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)處理相關(guān)任務(wù)。
可掌握的核心能力
1. 掌握ETL的相關(guān)概念;
2. 掌握基于Python語言完成ETL任務(wù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn);
3. 基于ETL實(shí)戰(zhàn)鍛煉Python編程能力,包括(元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)模型、項(xiàng)目配置、單元測試、工具方法抽取等);
4. 掌握BI數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)。
主要內(nèi)容
· BI報(bào)表開發(fā)需求分析· BI報(bào)表工具· FineReport報(bào)表入門· 泛電商行業(yè)五大主題的實(shí)現(xiàn)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握使用量最廣BI報(bào)表開發(fā)工具FineReport,能夠基于FineReport完成不同行業(yè)BI報(bào)表開發(fā)及業(yè)務(wù)決策。
可掌握的核心能力
1.掌握BI報(bào)表開發(fā)需求分析
2.掌握BI報(bào)表工具
3.掌握FineReport報(bào)表
主要內(nèi)容
· 大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧· SparkSQL數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析· Spark案例實(shí)戰(zhàn)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握全球熱門的Spark技術(shù)棧,通過SparkCore和SparkSQL解決數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析工作,進(jìn)階高級大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。
可掌握的核心能力
1. 掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想;
2. 掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理,Spark On Hive;
3. 掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理;
4. 具備Spark全棧開發(fā)能力,滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)多場景統(tǒng)一技術(shù)棧的數(shù)據(jù)開發(fā),提供就業(yè)核心競爭力。
主要內(nèi)容
· SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源· DS任務(wù)界面化調(diào)度· 用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則· 用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建· 用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
項(xiàng)目提供了全行業(yè)用戶畫像解決方案, 使用SparkSQL+ES+DS構(gòu)建企業(yè)級用戶畫像,通過SparkSQL+MySQL構(gòu)建通用行業(yè)用戶畫像標(biāo)簽體系。
可掌握的核心能力
1.掌握SparkSQL整合ES自定義數(shù)據(jù)源;
2.掌握用戶畫像構(gòu)建流程;
3.掌握用戶畫像標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則;
4.掌握用戶畫像規(guī)則類標(biāo)簽構(gòu)建;
5.掌握用戶畫像統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽構(gòu)建。
主要內(nèi)容
· 多場景畫像標(biāo)簽項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)· 基于Spark全棧技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
基于Spark全棧技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺,學(xué)生分組獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),能夠勝任常見大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)工作,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
可掌握的核心能力
1.掌握保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)分析流程;
2.掌握保費(fèi)計(jì)算流程;
3.掌握DS調(diào)度流程。
主要內(nèi)容
· ChatGPT生成代碼· ChatGPT改Bug· 基于AI大模型的出行大數(shù)據(jù)平臺數(shù)倉搭建· 基于AI大模型指標(biāo)開發(fā)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握如何使用AI大模型幫助數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析編程效率提升,具備使用AI大模型解決問題的能力。
可掌握的核心能力
1.完成ChatGPT基礎(chǔ)使用;
2.基于ChatGPT可以完成改Bug,寫注釋,生成代碼等常見編程任務(wù);
3.能夠基于合理的Prompts提示詞進(jìn)行提問,助力提升編程效率。
主要內(nèi)容
· 核心技能知識點(diǎn)以及常見面試題強(qiáng)化學(xué)習(xí)
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
對學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行整體回顧,并分析經(jīng)典面試題,指導(dǎo)簡歷,面試和溝通技巧。
可掌握的核心能力
1.強(qiáng)化面試就業(yè)核心面試題;
2.梳理大數(shù)據(jù)架構(gòu)及解決方案;
3.剖析多行業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)。
主要內(nèi)容
· 阿里云Flink入門· Flink SQL· Flink作業(yè)開發(fā)· 阿里云Flink運(yùn)維
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
掌握當(dāng)下熱門的流批一體化分布式計(jì)算框架阿里云Flink及其生態(tài),解決實(shí)時(shí)計(jì)算經(jīng)典場景問題,適應(yīng)市場對阿里云Flink越發(fā)增長的需求。
可掌握的核心能力
1.掌握基于阿里云Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)處理、分析;
2.掌握基于阿里云Flink的多流并行處理技術(shù);
3.掌握FlinkCDC多數(shù)據(jù)源采集技術(shù)。
主要內(nèi)容
基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖倉一體技術(shù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)在線視頻行業(yè)大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析。本項(xiàng)目依托 阿里云 Flink 流處理計(jì)算引擎, 通過 FlinkCDC 實(shí)時(shí)采集 RDS MySQL 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的斷點(diǎn)續(xù)傳,使用Kafka 作為實(shí)時(shí)數(shù)倉,使用 Paimon 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化和Flink 批處理,實(shí)現(xiàn)計(jì)算的流批一體,數(shù)據(jù)存儲的湖倉一體,采用StarRocks對接DataV完成實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)大屏展示。
可解決的現(xiàn)實(shí)問題
采集超過千萬條在線視頻的數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)高性能海量數(shù)據(jù)分析與存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場景實(shí)現(xiàn)。
可掌握的核心能力
1.湖倉一體化解決方案基于Flink+Paimon湖倉一體技術(shù)架構(gòu);
2.基于FlinkCDC完成MySQL等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集;
3.FlinkSQL流批一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算;
4.使用StarRocks進(jìn)行海量多維分析;
5.掌握數(shù)據(jù)報(bào)表分析;
6.掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大屏場景實(shí)現(xiàn)。
閉環(huán)面授教學(xué)
講師面授 互動(dòng)教學(xué) 問題解答 作業(yè)批改 即時(shí)答疑 不讓問題過夜TLIAS教學(xué)輔助
階段測試 進(jìn)度評估 講練測考 測評反饋 專屬題庫 查漏補(bǔ)缺學(xué)習(xí)提效服務(wù)
封閉管理 嚴(yán)查出勤/學(xué)風(fēng) 學(xué)練結(jié)合 離就業(yè)崗位更近 實(shí)時(shí)更新 貼近企業(yè)需求增值服務(wù)
簡歷優(yōu)化 秒過篩選 1V1模擬面試 復(fù)盤全程 就業(yè)跟蹤 線上答疑