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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
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