上海千锋教育推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，业教育发展道路上不断探索前行。

　　大数据技术现在成为了很多人眼里热门的行业，的确，随着互联网、人工智能的发展，大数据行业的确可以说是稳步上升。那么大数据技术学什么课程呢?市场上有很多培训机构，今天就为大家介绍一下千锋的大数据技术学习路线。

　　第1阶段：离线数仓(7周)

　　1.掌握能力

　　掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和京东离线ETL。

　　2.技术点

　　Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和京东离线ETL。

　　3.项目

　　数据服务、大数据可视化、企业级Hadoop基建项目部署、分布式网络爬虫、基于Spark的大数据分析项目、ETL项目之Hive和SparkSQL、BI商业分析等。

　　第二阶段：实时仓库(5周)

　　1.掌握能力

　　掌握流数据接入、基于Flink实时数据开发、流批一体数据仓库开发、数据湖开发、实时ETL、实时监控系统和京东实时数据开发。

　　2.技术点

　　Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

　　3.项目

　　实时监控系统、基于Flink的实时数据开发、实时数据湖、大数据搜索系统。

　　第三阶段：实时仓库(4周)

　　1.掌握能力

　　掌握企业项目开发流程、用户画像开发、企业级推荐系统开发、数据治理、基于生产环境项目部署和京东项目性能调优。

　　2.技术点

　　数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

　　3.胜任职位

　　数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师、数据架构师。

　女生做数据分析累不累

　　女生做数据分析的累与不累，是一个相对主观的问题，其答案取决于多个因素，包括个人兴趣、能力、工作环境、工作量和压力等。因此，无法简单地给出一个的答案。然而，我可以从一些普遍的角度来探讨这个问题。

　　首先，数据分析本身是一个需要耗费大量脑力和精力的工作。无论性别如何，数据分析师都需要具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，以及敏锐的商业洞察力和逻辑思维能力。他们需要处理大量的数据，运用各种分析工具和技术，提取出有用的信息，并将其转化为商业决策的依据。这个过程需要高度的专注和耐心，因此可能会带来一定的疲劳感。

　　其次，女生的身体和心理特点可能会对她们从事数据分析工作产生一定的影响。例如，女性可能更容易受到情绪的影响，而数据分析工作往往需要保持冷静和客观。此外，女性在某些方面可能具有天生的优势，如细心、耐心和沟通能力等，这些优势有助于她们在数据分析工作中发挥更好的表现。

　　然而，这并不意味着女生做数据分析就一定会感到累。事实上，许多女性数据分析师在工作中找到了乐趣和成就感。她们喜欢通过数据发现问题、解决问题，并为企业创造价值。同时，随着技术的进步和工具的发展，数据分析工作也变得越来越和便捷，这有助于减轻工作负担并提高工作效率。

　　此外，工作环境和团队氛围也会对女生的工作体验产生影响。如果团队氛围融洽、合作愉快，那么女生可能会更容易适应和享受数据分析工作。相反，如果工作环境不佳或者团队氛围紧张，那么女生可能会感到更加疲惫和不适。

　　综上所述，女生做数据分析是否累取决于多种因素的综合作用。对于女生而言，如果想要在数据分析领域取得成功，她们需要具备扎实的专业知识和技能，同时还需要保持积极的心态和良好的工作习惯。此外，企业和社会也应该为女性数据分析师提供更好的工作环境和机会，以促进她们的职业发展和提高工作满意度。

　　在实际工作中，女性数据分析师可以通过一些方法来减轻工作负担和提高工作效率。例如，她们可以学习使用各种自动化工具和软件来简化数据处理和分析过程;她们还可以与团队成员积极沟通合作，共同分担工作任务和责任;此外，她们还可以注重保持身心健康，合理安排工作和休息时间，以避免过度疲劳和压力过大。

　　总之，女生做数据分析是否累并不是一个简单的问题。在实际工作中，女性数据分析师需要综合考虑个人兴趣、能力、工作环境和工作量等因素，并采取积极有效的措施来应对各种挑战和压力。只有这样，她们才能在数据分析领域取得成功并享受工作的乐趣和成就感。