《大数据工程师技术栈调查》

howsun_zh 2019-11-04 07:31:28

https://www.wjx.cn/jq/48567252.aspx
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本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程，历经5年沉淀，调研企业上百家，通过上万学员汇总，保留较为完整的知识体系的同时，让每个模块看起来小而精，碎而不散。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性，且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解，在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈，提升自己的价值

岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等大数据的方向的切入是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。随着互联网大潮走向低谷，同时传统企业纷纷进行数字化转型，基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值，提高企业的运营效率。在这种趋势下，大数据技术越来越重要。所以说，未来大数据是我们打工人的必备技能之一。

本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的...

大数据开发工程师是做什么的？岗位要求高吗？大数据开发工程师要负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等工作内容。熟练掌握数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具，该岗位对于技术要求较高。1、本科以上学历，计算机相关专业，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验2、熟悉HiveSQL语言，熟悉shell, python等脚本语言。

Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。• 结合当下热门的云平台（阿里云、UCloud）为大家带来《云原生大数据开发》：基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台，采用全新的技术栈体系。目前很多大数据开发团队都在使用Java语言，Java语言凭借完善的技术生态和较强的扩展性，得到了大量开发团队的认可。

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