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為什么學習大數(shù)據軟件開發(fā)工程師？
大數(shù)據浪潮席卷全球，應用領域寬廣，產業(yè)規(guī)模空前
就業(yè)口徑寬廣，價值堪比黃金石油，“錢途”無量
應用范圍廣
崗位天花板高
崗位起薪高
大數(shù)據時代，大數(shù)據幾乎沒有行業(yè)限制
物流
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科技
新能源
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金融
工業(yè)
大數(shù)據
應用廣泛
交通
醫(yī)療
教育
信用
傳媒
電信
時代大趨勢，未來前景好，職場雙渠道發(fā)展
P線
數(shù)據科學家
大數(shù)據研究員
大數(shù)據架構師
大數(shù)據專家
M線
CTO
數(shù)據總監(jiān)
項目經理
大數(shù)據高級工程師
大數(shù)據中級工程師
大數(shù)據人才缺口大，人才薪資待遇好
大數(shù)據近年來薪資變化趨勢
12.0K
2017年
18.4K
2018年
22.8K
2019年
21.9K
2020年
21.8K
2021年
24.9K
2022年
27.7K
2023年
此處數(shù)據來源職友集，樣本選取截止日期為2024年3月23日
僅作內容展示，不作效果承諾
更多大數(shù)據行業(yè)前景
新華互聯(lián)網科技大數(shù)據課程特色優(yōu)勢
零基礎免試入學
無需具備任何編程或相關領域的先驗知識，簡單易學手把手教學
大廠實戰(zhàn)項目
大廠實際業(yè)務場景與案例，理論到實踐項目 1:1 引進課堂，多類型聯(lián)合項目，沉浸式學習
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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(yōu)勢
課程全新升級 重構業(yè)務知識體系
第一階段
基礎課
前端基礎，頁面設計
mysql數(shù)據庫
Java面向對象
計算機組裝與維護
WEB前端設計與布局
javaScript特效制作
jQuery應用開發(fā)
vue框架基礎與進階
第二階段
軟件開發(fā)
Python+PHP+小程序開發(fā)
Python入門
Python進階
單體架構項目
javaWeb核心開發(fā)
PHP開發(fā)
微信小程序開發(fā)
職業(yè)素質課程
第三階段
深度學習
大數(shù)據技術生態(tài)源碼深入
java框架高級開發(fā)(SSM)
MySQL數(shù)據庫開發(fā)
JavaWeb核心開發(fā)
JavaWeb項目應用
分布式技術
微服務技術
中小型企業(yè)網構建與維護
Linux 服務器配置與應用
第四階段
項目實戰(zhàn)
鴻蒙生態(tài)應用開發(fā)學習
HarmonyOS 開發(fā)入門
借助ArkUI快速構建App界面
經典界面布局場景與實戰(zhàn)應用
利用ArkUI組件構建復系功能界面
ArkUl開發(fā)實戰(zhàn)
了解升級課程
引進大廠項目 在實戰(zhàn)中夯實大數(shù)據技能
專注大數(shù)據中、高階工程師技能
多學科協(xié)作
跨平臺實施
真場景實操
全流程參與
高標準驗收
廣行業(yè)覆蓋
電商數(shù)據分析與可視化
電商離線數(shù)據倉庫
基于ODPS離線數(shù)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(shù)據平臺
企業(yè)級工程推薦系統(tǒng)
電商數(shù)據分析與可視化
數(shù)據BI與可視化項目是大數(shù)據典型的應用之一，也是大數(shù)據中非常重要的項目，本項目主要使用：Kettle、MySQL和FineBI等相關技術構建，對數(shù)據倉庫已經加工好的數(shù)據進行報表展示、趨勢研判和數(shù)據大屏展示等，為企業(yè)高層決策提供支持。
技術架構
Kettle+MySQL+FineBI+FineReport
項目職責
1.商數(shù)據報表和看板需求分析
2.電商數(shù)據庫連接，使用Kettle進行數(shù)據ETL加工處理
3.對用戶和訂單等主題域的數(shù)據進行報表和看板制作
4. 全國地圖圖表數(shù)據加工和數(shù)據綁定
5.電商的復購分析、RFM和留存等常見模型分析開發(fā)
6.可視化看板域報表的權限配置、分享和發(fā)布
電商離線數(shù)據倉庫
離線數(shù)據倉庫是大數(shù)據中的一個基礎性項目，幾乎有數(shù)據的企業(yè)都需要的一個項目。離線數(shù)倉有很多實現(xiàn)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(shù)據同步、數(shù)倉分層、數(shù)據清洗、數(shù)據ETL和數(shù)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(yè)務數(shù)據需求分析和指標體系建立
2.原始數(shù)據(業(yè)務數(shù)據和日志數(shù)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(qū)維度等相關業(yè)務數(shù)據全量和增量同步
4.業(yè)務數(shù)據同步任務開發(fā)、上線、測試及數(shù)據同步問題的數(shù)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(shù)據采集和任務上線運行
6.廣告投放外部數(shù)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(fā)
8.維度層數(shù)據加工與開發(fā)處理
9.ADS層數(shù)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(xiàn)各個主題報表配置、看板配置與看板發(fā)布
基于ODPS離線數(shù)據倉庫
當前，一站式商業(yè)大數(shù)據服務繁多，ODPS采用抽象的作業(yè)處理框架將不同場景的各種計算任務統(tǒng)一在同一個平臺之上，共享安全、存儲、數(shù)據管理和資源調度，將不同用戶需求的各種數(shù)據處理任務提供統(tǒng)一的編程接口和界面�；贠DPS的電商大數(shù)據是將電商相關用戶、訂單、交易、營銷、商品、店鋪和活動等業(yè)務數(shù)據和用戶行為數(shù)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(xiàn)商城健康發(fā)展。
技術架構
ECS、RDS、DataHub、MaxCompute、DataWorks、QuickBI
項目職責
1 部署一站式ODPS大數(shù)據環(huán)境
2 探索商城多種C端、B端和物流端等業(yè)務與數(shù)據，梳理相關業(yè)務指標體系
3 ODS層建立對應模型，應用ODPS的數(shù)據集成模塊，將業(yè)務數(shù)據同步至ODS層
4 DWD和DIM層數(shù)據建模，將ODS層數(shù)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(shù)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(shù)據再次加工到ADS層各個表中
7 使用QuickBI制作數(shù)據報表與可視化看板操作
8 數(shù)據質量監(jiān)控開發(fā)和數(shù)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(shù)據倉庫之上的項目，即需要先搭建學習平臺的數(shù)據倉庫，然后基于數(shù)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(xiàn)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(lián)網發(fā)展，電商累積了訂單、用戶、流量等各類數(shù)據，但數(shù)據分散在各個業(yè)務系統(tǒng)中，隨著業(yè)務發(fā)展，新主題模型不斷產生，數(shù)據量不斷增加，如何管理各類主題模型以及海量數(shù)據，需要對數(shù)據倉庫進行科學架構。另外，數(shù)據倉庫是數(shù)據挖掘技術的關鍵和基礎，良好的數(shù)倉結構能夠幫助用戶快速理解現(xiàn)有數(shù)據能力，并且在當前信息基礎上，對未來企業(yè)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(shù)據服務
項目職責
1 電商業(yè)務需求討論與評審
2 業(yè)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(shù)據加工，數(shù)據倉庫各層模型構建
5 電商業(yè)務數(shù)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(shù)據報表和看板制作與發(fā)布
7 企業(yè)級大屏數(shù)據抽取、加工、推送、露出全流程數(shù)據加工流轉方式
問答大數(shù)據平臺
問答系統(tǒng)近些年發(fā)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(shù)據，需要運用大數(shù)據技術進行數(shù)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(fā)展。
技術架構
MySQL、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、ClickHouse、SuperSet、Hue、DolphinScheduler 等
項目職責
1 問答系統(tǒng)業(yè)務需求討論與評審
2 問答系統(tǒng)數(shù)據倉庫架構構建
3 問答系統(tǒng)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(yè)務數(shù)據和行為數(shù)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(shù)據進行展示
7 相關任務調度與上線配置
推薦系統(tǒng)企業(yè)工程實戰(zhàn)項目作為大數(shù)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(yè)級推薦系統(tǒng)構建的基本思路，深入講解推薦系統(tǒng)中的兩個最重要的環(huán)節(jié)召回和排序 ，各環(huán)節(jié)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(zhàn)，我們會從原始數(shù)據的特征抽取，轉換，算法模型設計到編程實現(xiàn)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。
豐富的校園生活 學習不再枯燥
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