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大家好,我是孙玄,前58集团技术委员会主席,前转转首席架构师,腾讯云最具价值专家 TVP......
最近,有很多同学跟我聊,看到数据时代未来的技术发展趋势,说想转行往大数据方向发展,问我有啥好的建议?于是,我约了一位在大数据行业非常资深的技术人 李希沅 老师,为大家详细介绍一下大数据的发展前景。
李老师拥有丰富的行业经验,是前转转公司大数据资深架构师,Hadoop平台负责人,带头研发了公司任务调度平台,即席查询平台等核心平台,曾任东方国信大数据架构师,大数据技术经理,负责《联通全流量查询平台》《联通IP溯源平台》等多个PB级数据知名项目,曾架构管理联通10000+台机器大数据集群。
下面就让李老师跟我们聊聊大数据行业的那些事儿↓↓↓
问:李老师,根据你的经验,你能给大家介绍一下大数据行业的发展前景吗?
李希沅:从整体行业来看,大数据价值主要体现在几个方面:首先,大数据可以为公司提供精准营销,尤其是对为大量消费者提供产品或服务的企业,像快消公司、电商公司等;其次,中小微企业可以利用大数据做服务转型;最后,在互联网的压力之下,传统企业面临转型,这时候,大数据就发挥了数据驱动的价值。总体来看,数据对于各大公司来讲,是非常有价值的,市场对于大数据人才需求也是十分旺盛。
问:李老师,大数据行业的薪资处于什么水平?
李希沅:打开boss直聘等招聘网站,其实可以看到,大数据行业的工程师要比普通的Java工程师的薪水是要高很多的,因为行业新、人才少、人才缺口较大,根据2019年数据统计,数据人才缺口将达到1400万,所以薪资水平整体还是非常可观的。而且大数据工程师的成长路径也是非常清晰,通过努力,晋升路径为初级大数据工程师 —> 高级大数据工程师 —> 大数据专家 —> 大数据架构师,年薪百万并不是天方夜谭。
画外音:只要你一直努力,数据如此重要的时代,年薪百万只是小目标!
问:有很多同学问过我,说想转行做大数据,李老师有没有什么建议?
李希沅:首先要了解,选择做大数据需要具备哪些能力:
大数据开发能力
大数据分析能力
数据仓库架构设计能力
大数据平台构建能力
面对不同数据处理场景给出合理的解决方案
以上这几个能力是循序渐进的一个过程,首先基础要打好,然后通过不断的学习实践,能够达到面对不同的数据处理场景给出合理的解决方案的能力。同学们可以反观一下自己现在具备哪些能力,然后一个模块挨着一个模块的查缺补漏,刚刚入门的同学可以暂时不用想的特别的高深,一定要先打好基础,因为无论是哪个行业的技术开发,都是需要操作系统和开发语言基础的。地基不稳,会面临随时坍塌的风险。
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问:如何才能系统的掌握这些知识呢?
李希沅:可以自学,当然自学所需要耗费的时间成本和试错成本也是比较高的。其次,就是可以报班学习,我与马中华老师、范钢老师共同打磨了一门对标阿里P6级别的《企业级大数据资深研发工程师》课程。
马老师和范老师都是在大数据行业非常厉害的专家,马老师是前Oracle数据开发技术组负责人,动批网数据运营系统负责人,阿里云/腾讯云全球第一位认证金牌讲师;范老师是前航天信息的首席架构师,畅销书《大话重构》的作者,曾主导过国家财政、军工、税务等数十个大型企业PB级大数据平台的落地。
我觉得,在学习的道路上,能有好的导师引导还是非常重要的。
画外音:如此强悍的师资阵容,只为交付最好的课程!
问:那李老师能给有需要的同学详细介绍一下咱们这个课程么?
李希沅:《企业级大数据资深研发工程师》课程深度对标阿里 P6,深度剖析各个基础技术知识和源码(ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等等),然后对这些基础技术知识动态的排列组合,连接成大数据全局的架构,并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面,打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台,真正赋能前台的业务。
最后在企业万亿级真实项目落地环节,将采用高性能、高可用、高扩展的架构设计,技术上更是融合企业级主流的离线架构和实时架构,带领大家构建PB级的大数据中台,落地“企业千亿级的数据仓库中台”,实现“企业PB级X2C电商用户智能画像平台”,搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”,掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”,让学员面对企业各种海量复杂业务场景,能够给出优雅的大数据架构设计方案,从而真正成为企业级资深大数据研发工程师!
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问:那这个课对标阿里P6,会不会很难学或者听不懂?
李希沅:不会的,我们几个讲师会从最基础的内容讲起,其实大数据里面的开发难度并不大,讲师会手把手带着大家做开发,所以很难学或者听不懂这些问题大可不必担心,认真跟着听课是没有问题的。同时,我们也会多录制Java课程赠送给大家,让大家打好语言基础。
问:那这个课程适合什么样的同学来听呢?
李希沅:像刚入门的大数据工程师是非常适合的,其次像Python开发工程师、PHP开发工程师、运维工程师、数仓工程师、Java工程师也都是非常适合的,因为这些岗位的工程师容易遇到岗位天花板,工作到一定程度,发展方向是非常受限的,这类工程师发展到一定阶段会寻求转型,而大数据是非常好的一个方向。最后,寻求数据解决方案的工程师也是非常合适学习这门课程的。
01 / 课程亮点
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PB级企业大数据中台落地实践
构建大数据中台的 Iass 层、Pass 层,企业级大数据平台落地实操,体验企业级大数据中台从 0 到 1 的构建过程。
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千亿级数据真实案例驱动
基于一线大厂的真实需求,实际落地案例进行剖析。项目需求真实,项目背景真实,项目架构真实,让你具备一线大厂研发经验。
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企业级大数据环境,模拟真实平台
课程提供企业级大数据开发环境,企业级完备的基础设施支持,供学员在真实环境下进行实操演练。
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多维度普适性企业级项目实践
从不同角度培养合格的企业级大数据研发工程师,包含源码二次开发实践,企业级数据中台落地实践,数仓实践,离线项目实践,实时项目实践等。
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业界新技术
课程包含Kylin,Druid,DBus,DolphinScheduler,Kudu,数据质量管理,数据治理等知识,课程内容有相关源码作者参与进行QA。
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2. 直击核心技术,针对源码二次开发
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构建企业级数据中台
1. 打破数据孤岛,将数据用起来
2. 独立落地数据中台 Iass 层 / Pass 层
3. 基于数据中台打造企业级项目
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千亿级数仓构建方法论与实践能力
1. 掌握数仓核心知识
2. 掌握企业级数仓建模方法论
3. 掌握数据治理
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PB级企业项目实操能力
1. 全面掌握数据采集、数据存储、数据处理等各环节
2. 掌握企业离线开发/实时开发常用技术
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