海文国际大数据学院
大数据工程师就业班升级课程简介【一次付费、终身学习、高薪就业、省钱省心】
目录
一、【课程概述】
二、【适用人群】
三、【ORACLE OAEC大数据学院10大优势】
四、【课程内容介绍】
课程模块1：LINUX系统 + SHELL编程
课程模块2：SQL+RDBMS (ORACLE+MYSQL数据库)
课程模块3：NOSQL+APP SERVER（Apache+Tomcat+Ngix）
课程模块4：JAVA大数据开发
课程模块5：HADOOP大数据管理与开发
课程5.1 Hadoop 2 之搭建伪分布实验环境
课程5.2 Hadoop 2 之HDFS体系结构
课程5.3：介绍MapReduce 体系结构及各种算法
课程5.4：zookeeper 课程
一、【课程概述】
Hadoop作为大数据批处理的利器，在数据密集的行业如电信、保险、金融、互联网等公司都有大量应用。但是，仅靠hadoop自身还不行，还需要大量的围绕hadoop而生的外围框架如HBase、
Hive等，我们课程中都进行了详细讲解。精讲的意思是进入新公司直接上手干活，不需要二次学习。
Hadoop应用于存量数据的批处理，如果是一些实时数据，怎么办哪？会有Storm、Spark作为解决方案，这也是我们课程的重点。
二、【适用人群】
本课程适合以下人员学习：
毕业打算找大数据工作的零基础在校生
工作多年欲转换做大数据工作的在职人员
三、【ORACLE OAEC大数据学院10大优势】
以就业为导向
我们设计课程的出发点是就业，一切围绕着高薪就业；
360度全方位服务
教务、教学、就业与后勤，打造360全方位服务体系；并针对招聘需求的技能要求设计与更新课程，保证轻松面试和轻松工作；
课程更新迭代
课程内容每一期都有升级，保证学习到最新最贴近实际的技术；
O2O同步学习
线下面授+线上直播（在线答疑、学习跟进），统一线下面授，课程同步到线上直播，并提供录播视频，随时随地，想学就学；
终身教育
一次缴费，终身复训，直到你学会为止，并无需额外缴费；
保证就业
可以签署就业协议，保证找到高薪工作
人脉圈子
所有学习过的学员都汇集在一起，组成了强大的人脉圈子，ORACLE客户企业都是世界500强、大公司，往期毕业生都分布在这些大公司里，这是最宝贵的资源；
以人为本
我们培训关注的是学员的职业发展，而不纯粹是某门技术的培训，不仅让学员学会技术，同时注重学员的全方位发展，硬技术+软件技能，让学员在未来的职业发展道路上更稳健；
ORACLE原厂讲师
Oracle公司是世界上最大企业级软件提供商之一，现在最热门的技术，包括：JAVA、Mysql、Oracle等技术都是oracle所有，我们讲师都来自原厂讲师，无论是技术经验还是教学经验都非常丰富；
扶君上马送君一程
对这个课程的学习仅仅是一个开始，在学习结束有就业指导和就业推荐。当您刚刚进入工作岗位时，工作中遇到问题可以咨询我们的讲师，我们也会帮你顺利度过入职后工作中遇到的难关；
四、【课程内容介绍】
课程模块1：LINUX系统+ SHELL编程
通过本模块的学习，让学员系统地掌握企业级LINUX操作系统，
熟练操作与管理LINUX系统及运行在LINUX系统上的各种应用与服务；如今大数据平台只能部署在LINUX环境下，学完本模块内容对大数据系统的部署、管理、维护与优化打下坚实的操作系统基础；
讲解知识点：
阐述LINUX系统的历史、发展与企业应用现状；
阐述市面上各大流行的LINUX版本及区别；
动手安装一个企业级应用的LINUX系统；
阐述LINUX目录结构与命令的使用；
理解并熟练操作LINUX系统下组、用户与权限管理；
理解并熟练操作LINUX系统下目录与文件管理；
理解并熟练操作LINUX系统下编辑器VIM的使用；
理解并熟练操作LINUX系统下的SHELL、环境变量与脚本；
理解并熟练操作LINUX系统下I/O、管道与重定向；
理解并熟练操作LINUX系统下进程管理；
理解并熟练操作LINUX系统下网络、防火墙、访问控制；
理解并熟练操作LINUX系统下各种服务的配置（FTP、HTTP、DNS、SAMBA、SSH 等）；
理解并熟练操作LINUX系统下存储的管理（文件系统、LVM、裸设备等）
理解并熟练操作LINUX系统下ORACLE数据库的安装与配置；
深入理解脚本语言，了解现在流行的脚本语言类型及应用状况；
理解并应用SHELL命令与SHELL脚本的区别与应用场景；
理解并实践应用SHELL变量类型与设置；
理解并实践用SHELL正则表达式；
熟练应用sed和awk文字流处理；
理解并实践应用SHELL脚本的测试方法；
理解并实践应用SHELL控制结构；
理解并实践应用SHELL脚本的调试与跟踪；
能自己动手编写种SHELL脚本进行自动控制与维护应用与服务；
课程模块2：SQL+RDBMS (ORACLE+MYSQL数据库) ORACLE数据库占现在关系型数据库商业市场56%以上的份额，世界500强企业中有98%的企业都选择用ORACLE数据库作为公司核心数据库。此模块为ORACLE 11G OCP课程的全部内容，学完此模块，学生有能力通过ORACLE 11G OCP国际认证考试，并掌握企业中数据库管理的实践操作技术；在未来，ORACLE数据库与大数据的
发展紧密结合、相辅相成，学好ORACLE数据库是理解大数据平台对海量数据的存储与处理的前提；MYSQL是中小型企业与互联网企业广泛使用的关系型数据库系统，且MYSQL是大数据平台的主要数据来源之一；
讲解知识点：
熟悉结构化查询语言（SQL）发展历史、功能、语句分类；
熟练掌握结构化查询语言（SQL）的实际用法；
熟练掌握数据库中的各种对象（表、视频、索引、同义词、存储过程、函数等）；
熟练掌握SQL语句对数据库中的对象进行操作（创建、修改、插入、更新、删除、合并）；
熟练掌握ORACLE数据库中的各种函数的应用；
熟练掌握ORACLE数据库中子查询、分组、过滤、集合操作、数据并发的应用； 熟练掌握ORACLE数据库的体系结构；
熟练掌握ORACLE数据库的创建与管理（单实例管理、数据库管理）
熟练掌握ORACLE数据库网络环境、数据库安全管理、数据并发管理；
熟练掌握ORACLE数据库回滚数据的管理；
熟练掌握ORACLE数据库的备份与恢复，并对数据库进行备份与场景恢复； 熟练掌握ORACLE数据库的迁移（同构迁移与异构迁移）；
熟练掌握ORACLE数据库闪回技术；
熟练掌握ORACLE数据库优化（内存优化、SQL优化）
熟练掌握ORACLE数据库资源与调度管理；
熟练掌握ORACLE数据库的复制；
熟练MYSQL数据库的体系结构，与ORACLE数据库的区别；
熟练掌握SQL在MYSQL数据库的应用；
熟练MYSQL数据库的创建、数据库中各对象的创建；
熟练操作MYSQL数据库，掌握MYSQL引擎的选择、参数的配置；
熟练掌握MYSQL数据库的备份与恢复工具，并实践数据库的备份与恢复；
熟练掌握MYSQL数据库在LAMP/LNMP架构中的应用；
掌握MYSQL数据库与ORACLE数据库的数据迁移与融合；
课程模块3：NOSQL+APP SERVER（Apache+Tomcat+Ngix）互联网时代，数据的来源多样性，传统的RDBMS就会不了Web2.0的快速发展，特别是超大规模和高并发的社会性网络服务类型的
web2.0纯动态网站已经显得力不从心；NoSQL（NoSQL=Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，越来越多的NOSQL数据库被应用，也是大数据时代半结构化与非结构化的主要数据来源；
本模块内容概要如下：
主流NOSQL数据库的介绍；
NOSQL与SQL对比；
MongoDB简介；
Linux如何安装MongoDB；
MongoDB概念解析；
MongoDB精讲；
Redis简介、安装与配置；
Redis数据类型、常用命令；
Redis精讲；
Apache安装与配置；
Tomcat安装与配置；
Ngix安装与配置；
课程模块4：JAVA大数据开发
JAVA是大数据应用业务逻辑与前端展现的主要开发语言之一，本模块是大数据工程师方向的必备内容；
讲解知识点：
熟悉JAVA语言的特点、发展历史与市场应用的现状
熟练掌握JAVA开发环境的部署、开发工具的应用、JAVA程序的调试
熟练掌握JAVA语言中的数据类型与变量
熟练掌握JAVA语言中的运算符与运算因子
熟练掌握JAVA语言中条件控制结构
熟练掌握JAVA语言中的循环控制结构
熟练掌握JAVA语言中数组的应用
熟练掌握JAVA语言面向对象编程
熟练掌握JAVA语言中高级特性
熟练掌握JAVA语言中程序的异常处理
熟练掌握JAVA语言中泛型的应用
熟练掌握JAVA语言中集合的应用
WEB前端开发
课程模块5：HADOOP大数据管理与开发
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是企业搭建大数据应用平台的首选技术架构；各行各业对大数据平台的部署、管理以及数据挖掘和数据分析等岗位人才一票难求；在前五个模块的基础之上，通过本模块的学习让学员系统的掌握大数据在企业中的建模、开发、管理与维护等实践技术；本模块将对17个大数据技术进行精讲，覆盖Hadoop大数据技术生态系统；
课程5.1 Hadoop 2 之搭建伪分布实验环境
本节是最基本的课程，属于入门级别，主要讲述在linux 单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux 集群上面安装hadoop 集群。对于不熟悉linux的同学，课程中会简单的讲解常用的linux 命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现，很多同学并不能正确的配置环境。
讲解知识点：
Hadoop概念、版本、历史
Hadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构
Hadoop的集群结构
Hadoop伪分布的详细安装步骤
如何通过命令行和浏览器观察hadoop
课程5.2 Hadoop 2 之HDFS体系结构
本节是对hadoop 核心之一——hdfs 的讲解。hdfs 是所有hadoop 操作
的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs 的体系结构，以及使用shell、java 不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop 源码进行修改。最后，还要讲解hadoop 的RPC 机制，这是hadoop 运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop 是怎么明白的了，不必糊涂了，本节内容特别重要。
讲解知识点：
Hdfs体系结构详述
N ameNode、DataNode、SecondaryNameNode 体系结构
如果保证namenode 的高可靠
Datanode中block 的划分原理和存储方式
如何修改namenode、datanode 数据存储位置
如何使用命令行操纵hdfs
如何使用java 操作hdfs
介绍rpc 机制
通过查看源码，知晓hadoop 是建构在rpc 之上的
通过查看hdfs 源码，知晓客户端是如何与Namenode 通过rpc 通信的
课程5.3：介绍MapReduce 体系结构及各种算法
本节开始对hadoop 核心之一——mapreduce 的讲解。mapreduce 是
hadoop的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce 的详细执行过程。还讲解hadoop 的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
讲解知识点：
Mapreduce原理
Mapreduce执行的八大步骤
详细讲述如何使用mapreduce 实现单词计数功能
详细讲述如何覆盖Mapper 功能、如何覆盖Reducer 功能。在各种adoop
认证中，这是考察重点
详细讲述hadoop 的自定义类型Writable 接口
通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop 类型
实例讲述hadoop1 的各种输入来源处理器，包括数据库输入、xml 文件、多文件输入等，并且讲解如何自定义输入来源处理器
实例讲述hadoop1 的各种输出来源，包括数据库输出、文件输出等，并且讲解如何自定义输出来源处理器，实现自定义输出文件名称
通过源码讲述hadoop 是如何读取hdfs 文件，并且转化为键值对，供map方法调用的
课程5.4： zookeeper 课程
本节内容与hadoop 关系不大，只是在hbase 集群安装时才用到。但是，zookeeper在分布式项目中应用较多。
讲解知识点：
Zookeeper是什么
搭建zookeeper 集群环境
如何使用命令行操作zookeeper
如何使用java 操作zookeeper
课程5.5： HBase数据库
Hbase-列式数据库现在非常流行，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase 的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase 原理的讲解，让大家明白为什么hbase 会这么适合大数据的实时查询。最后讲解hbase 如何设计表结构，这是hbase 优化的重点。讲解知识点：
hbase的概述
hbase的数据模型
hbase的表设计
hbase的伪分布式和集群安装
hbase的shell 操作
hbase的JavaAPI 操作
hbase的数据迁移
hbase的数据备份及恢复
Hbase结合Hive 使用
hbase的集群管理
hbase的性能调优
课程5.6：CM+CDH 集群安装与管理
由cloudera 公司开发的集群web 管理工具cloudera manager(简称CM)和CDH 目前在企业中使用的比重很大，掌握CM+CDH 集群管理和使用
不仅简化了集群安装、配置、调优等工作，而且对任务监控、集群预警、快速定位问题都有很大的帮助。
讲解知识点：
CM + CDH集群的安装
基于CM 主机及各种服务组件的管理
CDH集群的配置和参数调优
CDH集群HA 配置及集群升级
CM的监控管理
集群管理的注意事项
课程5.7：Hive 课程
本课程的目的就是把Hive 框架的边边角角都涉猎到，重点讲解Hive 的数据库管理、数据表管理、表连接、查询优化、如何设计Hive 表结构。这都是工作中最急需的内容，是工作中的重点。
讲解知识点：
Hive的概述、安装与基本操作
Hive支持的数据类型
Hive数据表的管理
Hive数据的管理
Hive的查询
Hive的函数
Hive的文件格式
Hive的性能调优
项目实战
课程5.8：Sqoop 课程
sqoop适用于在关系数据库与hdfs 之间进行双向数据转换的，在企业中，非
常常用。
讲解知识点：
Sqoop是什么
实战：讲解Sqoop 如何把mysql 中的数据导入到hdfs 中
实战：讲解Sqoop 如何把oracle 中的数据导入到hdfs 中
实战：讲解Sqoop 如何把hdfs 中的数据导出到mysql 中
Sqoop如何做成job，方便以后快速执行
课程5.9：Flume 课程
Flume是cloudera 公布的分布式日志收集系统，是用来把各个的服务器中数据收集，统一提交到hdfs 或者其他目的地，是hadoop 存储数据的来源，企业中非常流行。
讲解知识点：
Flume是什么
详细Flume 的体系结构
讲述如何书写flume 的agent 配置信息
实战：flume 如何动态监控文件夹中文件变化
实战：flume 如何把数据导入到hdfs 中
实战：讲解如何通过flume 动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs 中
课程5.10：Kafka 课程
Kafka是消息队列系统，类似于ActiveMQ、RabbitMQ,但是效率更高。
讲解知识点：
kafka是什么
kafka体系结构
kafka的安装
kafka的存储策略
kafka的发布与订阅
使用Zookeeper 协调管理
实战：Kafka 和Storm 的综合应用
课程5.11：Storm 课程
Storm是专门用于解决实时计算的，与hadoop 框架搭配使用。本课程讲解Storm 的基础结构、理论体系，如何部署Storm 集群，如何进行本地开发和分布式开发。通过本课程，家可以进入到Storm 殿堂，看各种Storm 技术文章不再难，进行Storm 开发也不再畏惧。
讲解知识点：
Storm是什么，包括基本概念和应用领域
Storm的体系结构、工作原理
Storm的单机环境配置、集群环境配置
Storm核心组件，包括Spout、Bolt、Stream Groupings 等等
Storm如何实现消息处理的安全性，保证消息处理无遗漏
Storm的批处理事务处理
实战：使用Storm 完成单词计数等操作
实战：计算网站的pv、uv 等操作
课程5.12：Spark 课程
Spark是一款高性能的分布式计算框架，传言比MapReduce 计算快100倍，本课程为你揭秘。
讲解知识点：
Spark入门
Spark与Hadoop 的比较
Spark环境搭建
实战：使用Spark 完成单词计数
Spark缓存策略
Spark的transformation 和action
Spark的容错机制
Spark的核心组件
Spark的各种RDD
Spark的流计算
课程5.13：Scala 课程
Scala是学习spark 的必备基础语言，必须要掌握的。
讲解知识点：
scala解释器、变量、常用数据类型等
scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
scala的函数、默认参数、变长参数等
scala的数组、变长数组、多维数组等
scala的映射、元祖等操作
scala的类，包括bean 属性、辅助构造器、主构造器等
scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply 方法等
scala的包、引入、继承等概念
scala的特质
scala的操作符
scala的高阶函数（这是重点，spark 的原代码几乎全是高阶函数）
scala的集合
课程5.14：Python 课程（数据获取、数据分析、数据挖掘）Python是一个非常流行的编程语言，无论在网络程序员中（比如Google的相当多的产品就是用Python 编写的，Python 也是豆瓣的主要开发语言），还是
在科学计算领域， Python 都有很广泛的应用。大数据的各个框架几乎都有Python 对应的接口，方便大家的使用。
讲解知识点：
Python简介
Python基本语法
使用Python在互联网上进行数据获取
使用Python 写MapReduce 程序、Spark 程序
课程5.15：Mahout 课程（数据挖掘、机器学习）
Mahout是数据挖掘和机器学习领域的利器，本课程是带领大家进入到这个领域中。课程内容包括Mahout 体系结构介绍、Mahout 如何在推荐、分类、聚类领域中使用。
讲解知识点：
Mahout是什么，有哪些应用场景
Mahout机器学习环境的搭建和部署
Mahout中支持哪些高大上的算法
使用Mahout 完成推荐引擎
实战：实现基于web 访问的推荐程序
什么事聚类
基于Mahout 的常见聚类算法，如k-means 算法
实战：实现新闻内容的聚类
从职场角度解读大数据工程师及岗位现状 手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。 于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘
工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。 王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。 由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。 虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。 除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”
大数据工程师简历模板标准版 张* 居住地：北京 E-mail： 最近工作[1年6个月] 公司：XX有限公司 行业：房地产开发 职位：数据分析工程师 最高学历 学历：本科 专业：电子商务 学校：北京外国语大学 求职意向 到岗时间：一个月之内 工作性质：全职 希望行业：房地产开发 目标地点：北京 期望月薪：面议/月 目标职能：数据分析工程师 工作经验
2013/6—2014/12：XX有限公司[1年6个月] 所属行业：房地产开发 信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5：XX有限公司[9个月] 所属行业：快速消费品 信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统，从业务调研，系统开发，到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科 证书 语言能力 英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 基本情况 姓名 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族
婚姻状况 已婚 教育程度 本科 工作年限 4年 群众 现有职称 无 户口所在地 山东省青岛市 现居住地 青岛市 联系方式 电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件; 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件; 工作经历
单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、 建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰 写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的 商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销 售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和 方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 项目职责：
Linux运维工程师岗位的具体职责范本 Linux运维工程师岗位的具体职责范本1 职责： 1、负责公司服务器、SAN网络和存储、虚拟化等基础架构平台的建设和运维; 2、负责系统的安装、部署、更新、优化、监控、日常运行维护，保障高质量的7*24小时运行，提升服务器的稳定性和负载能力; 3、负责对系统、应用、服务器等进行监控告警，故障定位分析处理，保证服务器的线上稳定运行，实现与运维相关的自动化工具或系统; 4、针对数据安全做出相应的同步、备份，提高系统的安全性，稳定性，并就一些可能发生的风险进行评估，规避以及预警; 5、配合开发团队，部署相关应用系统和应用发布。 任职要求： 1、精通Linux操作系统及系统环境配置、优化，对系统常见应用软件有深入理解，如nginx、tomcat、keepalived、lvs、mysql、oracle、Redis等应用配置、部署及性能调优; 2、熟练利用各种工具进行系统状态监控(cacti、Nagios、zabbix等)和优化; 3、熟练shell脚本编写，能够编写日常需求脚本; 4、有RHCE证书可优先考虑。 Linux运维工程师岗位的具体职责范本2 职责：
1、负责公司服务器、SAN网络和存储、虚拟化等基础架构平台的建设和运维; 2、负责系统的安装、部署、更新、优化、监控、日常运行维护，保障高质量的7*24小时运行，提升服务器的稳定性和负载能力; 3、负责对系统、应用、服务器等进行监控告警，故障定位分析处理，保证服务器的线上稳定运行，实现与运维相关的自动化工具或系统; 4、针对数据安全做出相应的同步、备份，提高系统的安全性，稳定性，并就一些可能发生的风险进行评估，规避以及预警; 5、配合开发团队，部署相关应用系统和应用发布。 任职要求： 1、精通Linux操作系统及系统环境配置、优化，对系统常见应用软件有深入理解，如nginx、tomcat、keepalived、lvs、mysql、oracle、Redis等应用配置、部署及性能调优; 2、熟练利用各种工具进行系统状态监控(cacti、Nagios、zabbix等)和优化; 3、熟练shell脚本编写，能够编写日常需求脚本; 4、有RHCE证书可优先考虑。 Linux运维工程师岗位的具体职责范本3 职责： 1.负责研发部IT监控平台的规划和建设; 2.负责研发部运维自动化平台规划建设; 3.负责研发部IT系统的网络规划、建设、运维，保证各业务系统正常运行; 4.负责研发部现有IT系统部署架构以及性能优化;
大数据工程师和普通的 程序员区别 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
问你个问题： 你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作，但因为不知如何开始而放弃 是不是曾经去面试过大数据工作，但因为没有经验缕缕碰壁 你在公司里表现很好，布置的任务总是能又好又快的完成，但两年来你的工资一直是1万3，多次跟领导提出加薪，结果领导每次都是哦哦哦知道了。 你心里知道，现在的工作遇到了瓶颈，薪资想要有50%以上的增长已经很难了，能做的也只有转行。 最近，身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识，仿佛不紧跟时代步伐，就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎，诸如“怎样进行大数据的入门学习”“JavaWeb程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。 麦肯锡公司报告指出，大数据、人工智能方面人才紧缺，需求量激增。自己有技术优势，而且大数据行业也非常缺人，现在入行正是最合适的时候。 那么大数据之火热依赖于什么 1.技术日渐成熟，应用空间得以拓展 大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。 2.重视数据资产，数据挖掘已成必然 现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。 3.技术催生业务新模式，蕴含创业新契机 大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。 4.市场供不应求，岗位挑战空间大
大数据培训学校哪个靠谱 大数据技术人人都想据为己有，但若要习得真正的大数据技术，想在一个公司站稳脚跟，还要选择一家靠谱的大数据培训学校进修。对于大数据培训学校的选择，一定要擦亮眼睛，找到适合自己的那个，才能真正发挥自己的实力，激发自己的潜力。 学习大数据开发，课程很重要，它决定着你学到的技术是不是能跟上时代的发展；老师很重要，他决定着你能不能将知识全部消化吸收，掌握核心技术关键点；就业率很重要，它是一个培训学校实力很直白的表达。 千锋大数据的课程设置： 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。 千锋大数据的师资力量： 千锋教育大数据拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代。讲师全部遴选自有多年一线实际项目经验背景的资深行业人员，开发
理念超前，把握时代潮流技术，融入前沿开发技能，带领学员深入学习大数据，娴熟驾驭各种技法，给学员不一样的学习体验！ 千锋采用的是100%全程面授的授课方式，讲师会结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。数据库集群、缓存集群等集群技术让服务器更稳定，处理速度更快，让学员掌握架构的演变过程。 千锋大数据学生的就业情况： 千锋教育只培养中高级大数据人才，学员就业平均年薪18万。使用具有商业价值数据做开发的培训机构，学员项目实操使用真实的具有商业价值的数据，开发效果及时可见，实战过程等于企业实际开发，奠定中高级工程师基础。集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体，多方向求职无压力。 想学习大数据的小伙伴们，看了这篇文章，相信你已经对自己怎么选择一个培训机构有了大致的方向，但这只能是一个参考，更简单真实的办法便是到培训学校看一看，免费试听一下，做一个全面的了解。千锋有长达两周的免费试听课程在等着你哦！快来免费领取吧！
大数据开发工程师岗位的主要职责概述 大数据开发工程师负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护。以下是xx整理的大数据开发工程师岗位的主要职责概述。 大数据开发工程师岗位的主要职责概述1 职责： 1、规划及建设大数据平台; 2、负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优化工作; 3、负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为; 4、参与项目的系统设计和核心代码开发，指导和培训其他工程师; 5、整理和提交技术文档，负责核心功能模块的代码编写和测试工作。 岗位要求： 1、计算机、统计学等相关专业本科及以上学历，具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识，精通数据仓库和数
据挖掘的相关技术，3年以上大数据开发相关经验; 2、具有非常扎实的Java基础，熟悉Shell、Python、R、Scala等一种以上语言; 3、算法基础扎实，熟悉常见的数据结构，了解分布式算法和分布式系统的技术原理; 4、精通MapReduce设计方法或Spark计算框架、对NoSQL，Hadoop、Hbase、Spark、Hive等主流云计算，大数据相关软件有充分的了解，并且有实践经验，能解决应用中的复杂问题; 5、熟悉大数据处理相关技术，包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、impala、Spark，Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等; 6、研读过Hadoop、Hbase、Hive源代码者，能够在特定业务中进行定制改造者优先; 7、具有海量数据处理、数据挖掘、数据分析相关项目的工作经验者优先。 大数据开发工程师岗位的主要职责概述2 职责： 1、参与大数据架构的规划设计，参与业务建模及数据
大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。 大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、
主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。 大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;
大数据运维工程师工作的岗位职责 大数据运维工程师需要明确工作范围，定期与客户沟通工作量，并获取客户回执，及时归档。以下是小编整理的大数据运维工程师工作的岗位职责。 大数据运维工程师工作的岗位职责1 职责： 1、负责公司大数据集群的构建，任务调度、监控预警，持续完善大数据平台，保证稳定性、安全性; 2、负责集群容量规划、扩容、集群性能优化及日常巡检和应急值守，参与大数据基础环境的架构设计与改进; 3、深入研究大数据业务相关自动化运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技术及发展方向; 任职要求： 1、熟悉Linux系统及基础命令操作，能够独立编写Shell或Python脚本，开展日常服务器的运维工作;
2、熟悉并不限于大数据生态圈Hadoop、Strom、Spark、HDFS、Kafka、Zookeeper、Hbase、Redis、ElasticSearch、fastdfs 等相关基础组件的框架知识和运行原理; 3、熟悉软硬件设备，网络原理，有丰富的大数据平台(CDH、HDP)部署、集群运维和性能优化等经验; 4、具备一定的系统自动化运维理论体系和实际经验，能够利用各种开源监控工具、运维工具，HA、负载均衡软件完成工作任务; 5、具备较强的学习能力、抗压能力、动手能力和分析解决问题的能力; 6、熟悉JVM虚拟机调优; 7、熟悉jenkins持续集成; 8、有一定的文档编写能力; 9、能适应短期出差,有公安视频图像侦查业务方向经验者优先; 大数据运维工程师工作的岗位职责2 职责： 1.负责公司大数据平台的运维保障;
2.负责大数据平台的架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等; 3.为线上服务高效稳定运行负责，支撑业务和数据量的快速扩张; 4.负责生产及测试集群诸如故障定位恢复、系统安全、性能优化等; 任职要求： 1.计算机相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验 2.精通Hadoop大数据生态圈，熟悉Hadoop各组件的原理，并有实际部署维护经验;包括但不限于HDFS、YARN、Kafka、Spark、HBase、Kerberos、Hive、Kudu、Zookeeper等; 3.具备很强故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力,良好的服务意识，善于团队协作，项目管理，主动思考，自我驱动力强; 4.有相关动态编排容器技术和虚拟化技术工作经验者优先; 5.深入理解Hadoop各组件的原理和实现，有阅读源码能力者优先; 6.具备很强的ownership，故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力。
大数据工程师面试题 大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的？ Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的？ Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础
工具，Hadoop分布式文件系统(HDFS)，负责存储，Hadoop YARN，管理计算资源，和Hadoop MapReduce，负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。 一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。 在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。 千锋教育拥有一支的强师队伍，在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性，定期与各大企业的技术官交流分析，掌握大数据的发展动向，不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术，还会预测一些大数据工程师面试题，为同学们的就业之路披荆斩棘。 关键词：大数据工程师面试题
近几年，大数据的兴起为众多领域带来了全新的变革。在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元。国内一梯队的互联网公司里，大数据工程师的薪酬也比同级别的其他职位高出百分之三十左右。马云在演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT(Data Technology)的时代。而目前大数据相关的人才仍非常地紧缺，在未来若干年内都将供不应求。 在全国仅百分之三十四企业招聘活动保持稳定的现状下，每年毕业的大学生人数正在不断的上涨，一个岗位可能存在上百的竞争者。 在这样残酷的就业环境下，求职者更应该找好自己的方向。土木、医疗、旅游等行业处于困境的情况下，IT行业的失业率正处在历史的低点，而且有的岗位甚至出现徘徊在百分之一的失业率。其中，大数据岗位匮乏，正处风口，我国大数据人才需求达到180万，目前只有不到30万人，人才缺口还将进一步扩大。 在IT技术中，有不少技术因为人才的饱和，就业竞争力已经相对较大。而大数据的人才需求正处于供不应求的状态，人才的紧缺决定了大数据职位薪资水平，平均8K起步。 而从工作经验来看，百分之六十九点一，的企业对求职者的要求是经验不限，这对于正在需求工作，特别是应届大学生而言，无疑是千载难逢的机遇，当下是学习大数据黄金时间点。 因为人才的匮乏，企业对于人才要求并不高，据前程无忧、智联招聘、企业HR反馈信息，大数据人才供求严重失调，正处于风口，学习大数据正当时。想
要取得高薪与良好的发展，大数据是个不错的选择。 目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。 大数据工程师职业发展路径分为5 个阶段，每个阶段对应职位和薪水也不一样 一阶段： 实习工程师，工作一年，月薪大于6K 二阶段： 助理工程师，有1-2年工作经验，月薪13K-20K 三阶段： 初、中级工程师，3年工作经验，月薪20-35K 四阶段： 工程师3-5年工作经验，月薪30-50K 五阶段：
大数据技术及应用题库 单选题: 1从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。 a. . 数据挖掘 b. . 人工智能 c. . 数据清洗 d. . 数据仓库 2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。 A、互联网金融打破了传统的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧 3数据仓库的最终目的是（D）。 a. . 收集业务需求 b. . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. . 为用户和业务部门提供决策支持 4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。 a. . 处理速度快（秒级定律）
b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. . 更加智能化 5大数据的起源是（C）。 a. . 金融 b. . 电信 c. . 互联网 d. . 公共管理 6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）。 a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性 b. . 被视为人工智能的一部 c. . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。 a. . 感测技术 b. . 微电子技术 c. . 计算机技术 d. . 通信技术
8数据清洗的方法不包括（D）。 a. . 缺失值处理 b. . 噪声数据清除 c. . 一致性检查 d. . 重复数据记录处理 9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）。 a. . 富数据 b. . 贫数据 c. . 繁数据 d. . 大数据 11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. . 新一代信息技术 b. . 新一代服务业态 c. . 新一代技术平台 d. . 新一代信息技术和服务业态
新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告 一、产生背景 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。 （一）国家实施大数据战略，构建数字中国 大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。 同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。 图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个） （二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。 通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。 近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。 对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约
1、什么是数据工程师 数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么? 集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件 数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等 数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等 这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么。 2、集群运维 数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。 因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。 由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。 3.ETL ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。 4.系统开发 我们大部分的价值都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，用的较多就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。 需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。 如果你也想学习大数据，就来课工场吧！课工场作为专业IT培训机构，专注于
大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？ 其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点： 采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成； 讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等； 数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值； 严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新； 贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，
既能独立思考，又能组织团队开发； 定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向； 课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。 另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
大数据开发工程师岗位的基本职责 大数据开发工程师需要编写产品研发相关任务单计划，阶段性代码、技术方案和软件产品及时提交至配置管理理库。以下是小编整理的大数据开发工程师岗位的基本职责。 大数据开发工程师岗位的基本职责1 职责: 1、负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护; 2、负责大数据平台设计文档编写，线上产品的维护; 3、负责系统性能优化，解决各类潜在系统技术风险，保证系统的安全、稳定、快速运行; 4、负责整个产品平台的搭建、多维数据库建设及管控流程设计; 5、参与指标设计，数据建模，负责将数据模型在系统中实现;
6、负责数据抽取、数据交换、实时计算等框架研究及相关产品的研发; 7、负责追踪整体产品过程及质量把控。 任职要求： 1、专业技能：精通Hadoop 生态圈中的一项或几项技术，深入了解Hadoop 及相关组件的部署及调优;设计或开发过大容量，高性能，高可用，易扩展的分布式系统;熟悉实时计算/流式计算系统，至少熟悉一项Nosql 技术;具有扎实java 功底及开发能力;对hadoop，hive，hbase，spark 等相关源码有一定了解; 2、学历背景：计算机相关专业本科及以上学历; 3、工作经验：3年以上JAVA开发经验及1年以上大数据研发经验 4、能力素质：具有出色的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，良好的团队合作能力、沟通能力、较好的自学能力，具有敬岗爱业的精神。 5、有团队管理经验者优先。 大数据开发工程师岗位的基本职责2 职责：
1、负责大数据统计平台建设与优化; 2、负责广告效果分析，反作弊平台建设; 3、负责移动广告平台相关系统的设计研发及持续优化。 职位要求： 1、计算机或相关专业本科学历及以上，2年工作经验; 2、精通大数据采集、处理、存储、查询相关技术; 3、熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Spark/Storm/Kafka相关技术; 4、至少熟练掌握Java/Scala/Python 中一门语言; 5、有做过大数据量查询优化的优先; 6、有大数据服务运维、性能调优者优先; 7、熟悉常用的设计模式，对MVC框架有了解; 8、强烈的责任心，对技术充满热情，高效率，良好的沟通能力。 大数据开发工程师岗位的基本职责3 职责： 1.有独立工作能力，工作踏实认真，以及较强的团队协作精神。
大数据开发工程师需要懂哪些技术 想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。 首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明： 用人单位对于大数据开发人才的能力要求有 技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。 以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能 那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。 千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。 想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！
大数据开发工程师岗位的职责描述 大数据开发工程师负责大数据体系架构设计和应用产品的研究。以下是小编整理的大数据开发工程师岗位的职责描述。 大数据开发工程师岗位的职责描述1 职责： 1、负责异构数据系统和大数据平台的集成与融合; 2、负责数据挖掘算法的设计及对海量数据进行挖掘分析; 3、负责分布式数据仓库平台、海量数据批处理平台、实时数据处理平台等系统开发; 4、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模; 5、参与数据平台各系统的性能分析与系统优化，不断提高系统运行效率; 6、完成领导交办的其他任务。 任职资格：
1、计算机及其相关专业，大专及以上学历。两年以上大数据应用经验; 2、具备实时处理框架的设计和开发能力，熟练掌握Storm、Spark streaming等大数据实时处理框架中的一种; 3、熟悉Spark 、R、Hadoop、Hbase、Hive、Elastic Search/Solr 等相关技术; 4、熟悉Scala、熟悉Linux开发环境，能进行shell脚本的编写; 5、具有较强的逻辑分析能力，高度的责任心及团队合作精神; 6、具有实际大数据项目的成功经验者优先考虑。 大数据开发工程师岗位的职责描述2 职责 1、参与大规模数据快速查询系统的架构设计和开发; 2、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现; 3、在线和离线海量数据分析平台的开发; 4、研究大数据前沿技术，提升系统的运维效率; 5、实现大数据基础架构平台的自动化运维。
任职资格 1、计算机相关专业,具有3年以上大数据开发经验，熟悉Java,Linux; 2、熟悉Hadoop大数据处理系统的开发,搭建及部署者优先; 3、熟练地处理数据模型、数据ETL以及存储管理; 4、熟悉HDFS/Hive/MapReduce/Kylin/HBase，能独自进行Mapreduce程序开发者优先; 5、熟悉分布式系统概念、架构，有大规模分布式系统设计、实现、部署等经验; 6、有较强的书面与口头沟通表达能力，独立分析、解决问题的能力。 大数据开发工程师岗位的职责描述3 职责： 1、参与南方电网软件产品(项目)前/后台服务开发，要求高性能、高可用、高并发; 2、独立完成产品模块(项目)核心代码开发、业务代码开发、系统性能调优等工作;
大数据分析工程师（基础级）考试大纲CBDA大数据分析工程师考试大纲是CBDA命题组基于CBDA大数据分析工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。考纲规定并明确了CBDA大数据分析工程师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照CBDA大数据分析工程师考试大纲进行相关知识的复习。 大数据数学基础（占比30%） 1 微积分基础 2 概率论与数理统计 3 线性代数 4 数值计算基础 5 多元统计分析 数据分析基础（占比20%） 1 数据分析的基本流程 2 数据的描述分析 3 数据的推断分析 4 数据的相关分析 5 数据的回归分析 6 数据的可视化分析 Excel数据处理与分析（占比10%） 1 Excel函数及使用 2 Excel数据管理 3 Excel数据透视表 4 Excel数据可视化图表分析 数据采集与预处理（占比10%） 1 数据采集方法 2 数据取样方法 3 市场调研 4 数据预处理方法 5 数据存储方法 数据建模分析基础（占比30%） 1 主成分分析法（占比3%）、因子分析法（占比2%） 2 系统聚类法（占比3%）、K-Means 聚类法（占比3%） 3 对应分析（占比2%）、多维尺度分析（占比2%）
4 预测性分析法（多元线性回归（占比5%），逻辑回归（占比5%）） 5 时间序列（占比5%） 参考目录 1 大数据数学基础，，人民邮电出版社，2017 2 实用多元统计分析（第6 版），[美]约翰逊，[美]威克恩著；陆璇，叶俊译，清华大学出版社 3 经济计量学，[美]斯托克（Stock J.H.）著；王庆石译，东北财经大学出版社，2005 4 数据库系统及应用（第3版），崔巍，高等教育出版社，2012