課程簡介
課程面向希望自己能夠在 4-6 個月內(nèi)找到一份大數(shù)據(jù)開發(fā)、算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘等崗位的同學(xué)。本課程尤其適合：
希望能盡快晉升的朋友；
研發(fā)部門謀求轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)開發(fā)人員，比如：Java工程師、Android工程師、PHP工程師、嵌入式工程師等數(shù)據(jù)相關(guān)崗位工作者；
對數(shù)據(jù)有興趣、有志于成為數(shù)據(jù)人群，如算法工程師；
對技術(shù)有追求，喜歡編程，想要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)入大廠，挑戰(zhàn)高薪工作的同學(xué)。
對數(shù)據(jù)科學(xué)具備一定的熱情，希望能夠從事相關(guān)行業(yè)或者自己創(chuàng)造相關(guān)產(chǎn)品的人員
課程內(nèi)容
基礎(chǔ)鞏固，Hadoop生態(tài)， Spark生態(tài)，數(shù)據(jù)挖掘算法，實戰(zhàn)案例，平臺架構(gòu)與調(diào)優(yōu)
課程持續(xù)時間為 4-5 個月，內(nèi)容包括：
1. 主修專業(yè)課程；
2. 選修拓展課；
3. 個性化項目作業(yè)評審，全程進(jìn)度督促與問題解答；
4. 模擬面試、簡歷修改、背景提升等職業(yè)生涯輔導(dǎo)；
選修拓展課
選修課《R語言之?dāng)?shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》，每位同學(xué)均可免費選修學(xué)習(xí)，這是針對不同基礎(chǔ)的同學(xué)設(shè)計的轉(zhuǎn)向強(qiáng)化課程，學(xué)不學(xué)這塊不影響就業(yè)?？偣?0課時左右。
課程特色：
課程不僅有廣度更有深度，企業(yè)架構(gòu)師親授監(jiān)控實戰(zhàn)案例，講解含金量極高的消息擠壓和消息重復(fù)消費的解決方案，更有重磅
hadoop二次開發(fā)實戰(zhàn)案例，將調(diào)優(yōu)、源碼閱讀技巧，二次開發(fā)融于項目中，對標(biāo)企業(yè)實戰(zhàn)，讓你面授從容，工作得心應(yīng)手。
1. 內(nèi)容由淺入深，層層遞進(jìn)：照顧到轉(zhuǎn)行或者零基礎(chǔ)的同學(xué)，前面部分特地提供基礎(chǔ)訓(xùn)練營，幫大家補(bǔ)習(xí)Linux、JavaSE、數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)。再往后就是Hadoop和Spark生態(tài)，涵蓋當(dāng)前大數(shù)據(jù)方向主流技術(shù)框架和解決方案，基本上達(dá)到高級開發(fā)工程師的水準(zhǔn)。再往下是架構(gòu)和數(shù)據(jù)挖掘算法部分，針對有條件的同學(xué)做進(jìn)一步的提升，這部分包含很多底層原理和邏輯，有數(shù)據(jù)挖掘的各種算法及大數(shù)據(jù)平臺的各種調(diào)優(yōu)，層層遞進(jìn)和加深，盡可能讓有基礎(chǔ)和無基礎(chǔ)的同學(xué)都能跟得上并學(xué)會，在學(xué)員入門過后再加深難度。
2. 既有深度，又有廣度：目前市面上的大數(shù)據(jù)課程大部分以Hadoop和Spark生態(tài)為主，這也基本上達(dá)到了高級工程師的瓶頸，如果想突破，則要往深挖，一是往平臺架構(gòu)方向，二是數(shù)據(jù)挖掘算法方向。
這兩塊也是我們整個課程精華的部分，數(shù)據(jù)挖掘的各種算法和大數(shù)據(jù)本身密不可分，也是當(dāng)下火熱的就業(yè)方向之一；第二，平臺架構(gòu)與調(diào)優(yōu)是考察底層思維的重要基本功，也是架構(gòu)師的必備技能。這兩塊就是拉開薪資的地方，就是區(qū)分普通大數(shù)據(jù)工程師與高級工程師和架構(gòu)師的地方。
3. 純大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)師資：課程的設(shè)計和講解都來源于純一線大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)導(dǎo)師，導(dǎo)師即是講師，也是企業(yè)里的高級工程師和架構(gòu)師，也是企業(yè)的大數(shù)據(jù)面試官，熟知行情與主流技術(shù)方案。來源于企業(yè)，輸出到企業(yè)，這是我們的課程跟其他課程的本質(zhì)區(qū)別。
4. 全程進(jìn)度督促：大家學(xué)習(xí)一門知識，善始者實繁，克終者蓋寡。下定決心學(xué)習(xí)只是步，堅持學(xué)習(xí)完畢才是重中之重。我們課程組老師和助教會全程督促各位同學(xué)完成課程。
相關(guān)問題答疑
Q：我是學(xué)Java的，想嘗試大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘，該怎么規(guī)劃學(xué)習(xí)？
A：有Java基礎(chǔ)，再學(xué)大數(shù)據(jù)相對來說輕松很多，大數(shù)據(jù)的方向主要有大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)。所以基于目標(biāo)崗位能迅速找出技能圖譜，需要掌握 Java高級、Linux基礎(chǔ)、Hadoop如HDFS/MapReduce/Yarn、HBase、Hive(HQL）、Kafka、Storm、Scala、Python、Spark (Core+SparkSql+Spark Streaming ）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（分類、回歸）等，可以分4個階段系統(tǒng)的啃下來：
階段，磨基礎(chǔ)：
Linux基礎(chǔ)、JavaSE基礎(chǔ)、SQL基礎(chǔ)
第二階段，收地盤：
Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark
第三階段，攻算法：
Python/R，數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第四階段：識架構(gòu)：
看書、看源碼、跟大牛學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺各項性能調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)治理，集群架構(gòu)
Q：非科班出身，如何彌補(bǔ)技術(shù)差距？
A：總的來說，非科班出身的程序員在市場上基數(shù)不小，其中大多數(shù)的確面臨編程水平有限、知識分布不平衡、技術(shù)經(jīng)驗存在短板等現(xiàn)實困難。但是非科班出身的活在各大廠的人數(shù)也不在少數(shù)，以下總結(jié)了一些對于非科班出身的朋友應(yīng)該重視哪些經(jīng)驗：
1. 快速建立知識體系，獲取程序員式的思維方式；
2. 尋找合適的途徑實現(xiàn)技術(shù)入門，比如報名參加一個口碑良好的短期培訓(xùn)課程；
3. 找一門語言入手，精通之后再學(xué)其他 C、Python、Java 都是強(qiáng)大且普世的入門語言；
4. 大量閱讀源碼，閱讀源碼是快的成長途徑；
5. 初學(xué)者應(yīng)該積極發(fā)問，依靠別人的經(jīng)驗并不可恥，關(guān)鍵在于用少的時間獲取多的收益；
6. 轉(zhuǎn)型要趁早，對程序員這份工作而言，越晚轉(zhuǎn)型的代價越大。
Q：請問就業(yè)班對于任何人都適用嗎？
A：報名的同學(xué)我們都會大家，了解大家的情況之后具體做出建議。就業(yè)班對同學(xué)是有一定要求的。
Q：學(xué)完課程能達(dá)到什么水平？
A：依據(jù)上一期的學(xué)員情況，學(xué)完課程的同學(xué)，能夠達(dá)到以下能力要求：
熟練掌握Linux、SQL 與 Hive SQL；
掌握Hadoop生態(tài)主流技術(shù)，如HDFS/MapReduce/Yarn/HBase/Flume等；
掌握Spark生態(tài)核心技術(shù)，如Spark架構(gòu)/RDD轉(zhuǎn)換算子/行動算子/持久化算子/任務(wù)調(diào)度/SparkStreaming等；
能夠?qū)湫碌膯栴}進(jìn)行建模分析，使用已知知識進(jìn)行解決；
掌握大數(shù)據(jù)平臺調(diào)優(yōu)技能，源碼閱讀技巧；
具備應(yīng)對 BAT 級別相關(guān)崗位面試的能力。
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