成为大数据工程师的进阶之路
掌握数据处理技术正在成为职场竞争的关键优势。本培训课程通过三个阶段的能力构建，帮助学员从编程基础到架构设计实现系统化提升：
| 能力阶段 | 技术栈构成 | 项目产出 |
| 基础能力构建 | Java/Python编程、Linux系统 | 电商日志分析系统 |
| 平台开发进阶 | Hadoop/Spark/Flink生态 | 实时风控预警平台 |
| 架构设计实战 | 数据仓库/数据湖/OLAP | PB级数据中台架构 |
技术体系深度解析
数据处理核心模块
- 分布式存储：HDFS架构设计与调优实战
- 流式计算：Flink状态管理与CEP处理
- 实时分析：Spark Structured Streaming开发
企业级项目实战
《智能用户画像系统》
集成Kafka+Spark+Neo4j技术栈，实现亿级用户行为数据的实时采集、特征计算和关系图谱构建，输出完整的标签体系与营销策略建议。
职业发展路径规划
技术专家方向
大数据开发工程师→平台架构师→技术总监
业务应用方向
数据分析师→算法工程师→首席数据官
技术生态全景图
▶ 数据采集层：Flume/Kafka/Sqoop ▶ 计算引擎层：MapReduce/Spark/Flink ▶ 数据服务层：HBase/Redis/ClickHouse
