Start
January 13, 2017 - 7:00 pm
End
January 13, 2017 - 8:30 pm
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中文公开课大数据工程师全面解析 在线(Online)公开课 行业前景与求职
(更多详细信息参见https://www.dataapplab.com/course/decn/)
核心讨论内容:
- 什么是大数据工程师?
- 大数据工程师(Data Engineer)和数据科学家(Data Scientist), 以及相关行业, 如商业分析师(Business Analyst), 软件工程师(Software Engineer)等有什么相关性和区别.
- 如何在毕业后寻找到自己合适的工作方向和职位.
- 大数据行业常见问题答疑解惑
项目介绍:
- 一. 紧跟行业前沿的课程设计
随着越来越多的公司将大数据技术应用到产品中, 有集群开发经验的工程师成为Software Engineer市场的宠儿。起独特的不可替代性确保了一个稳定的高收入IT职位. 我们收集和总结了各大TOP公司, 包括FLAG在内的关于Big Data Engineer的招聘贴,从Entry level到Management level的相关Job Description, 制定了了最符合进入这个行业的全面培训求职课程. 希望帮助具有工程专业,计算机专业背景的学生在职场中突破重围, 找到一份有技能点满满的高薪职位.
关键词: Hadoop, Big Data, ETL, Data Pipeline, Machine Learning, Artificial Intelligence
- 我们的讲师均来自北美顶尖科技企业,且具有3-8年大数据经验。他们凭借自己多年工作经验言传身教, 特别是分布式系统调优, java语言在分布式系统中的应用和最新实时数据系统的开发。
- 授课内容乃当前大数据的最新技术与技巧,HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Sqoop, Storm, Kafka,Spark等工具使用技巧和系统调优,都是学校里学不到,网络课程不会讲,而工作中又需要的重要技能
- 8周授课,每周六天2小时小班授课,周日2小时实战课,每周一个工业界应用Case Study;每周work load 10-15小时;
- 课下TA全程辅导,让你在遇到问题第一时间得到帮助,解决孤立无援的自学窘境
- 算法辅导,提升刷题能力
- 同时熟悉业界最常用的大数据平台: Hortonworks (我们自己的实体服务器群), Cloudera (课上练习), Amazon Web Service (AWS, 项目实践)
二. 项目实践
我们和科技公司广泛合作,通过联合开发和技术咨询方式为学员提供实习机会。 每位学员可以选择我们提供的实习项目,也可以结合自己的背景在导师指导下完成个人定制化的实习项目。
- 8周项目全程导师引领,接触不同行业领域的应用,
- 四大项目模块
- Lambda Architecture
- Recommendation System
- Financial Technology (FinTech) Online System
- AWS (Amazon Web Service) 构架下的Machine Learning Healthcare 应用
- 你将完成基于Lambda架构的End-to-End Project,数据批处理(MapReduce, Hadoop, Hive, Pig, Oozie) 和实时处理(Storm, Kafka, Spark), 打造更完善的skills set。
- 实习项目全面采用Agile开发管理体系,结合GitHub实现版本控制,带你提前了解企业项目管理。
- 成功完成项目的学员将得到合作企业的实习证明
- 36台Server的集群计算资源,提供给学员7天24小时全天候集群开发环境,让每个学员都有充分的上机练习机会。
三. 面试辅导与内推
- 与面试官直接对话,个人职业发展辅导
- 简历修改
- 面试技巧辅导+面试真题模拟面试
- 与硅谷猎头直接对接,提供数据行业大公司岗位内推
您还可以获得什么?
- 解决自学窘境:课下TA全程辅导,能让你在遇到问题第一时间得到帮助,不会出现自学时因为难题卡住被迫放弃
- 顶级职业Network:我们的老师、how to buy phentermine weight loss pills、校友遍布北美各大数据公司。他们组成的强大后援团会为大家提供第一手的面经和定制化的内推。
- 任劳任怨的TA团队:课下TA全程辅导,答疑解惑,手把手的带你入门。学员可以通过微信群和Discussion Board随时提出问题,会有TA及时解答。加入数据学院,学习上不会再有跨不过去的坎儿。
报名需要什么背景:
对于Data Engineer全周期班,我们建议背景为EE或CS,或者已经有一定经验的DS的同学可以考虑报名。这是因为Data Engineer课程对计算机尤其是Java编程等要求比较高,CS背景强的同学更容易跟上课程。