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。

　　数据分析从入门到就业要多久

　　数据分析从入门到就业需掌握基本概念、工具和方法，通过实践提升技能，积累实践经验并关注行业动态。就业前需明确职业定位，有针对性地准备简历和面试，关注市场需求和招聘标准。保持持续学习态度，提升专业素养和综合能力。

　　数据分析从入门到就业的时间因个人背景、学习速度和职业目标的不同而有所差异。然而，通过系统的学习和实践，大多数人可以在几个月到几年的时间内逐渐掌握数据分析技能，并进入相关领域就业。下面将从入门知识、技能提升、实践经验以及就业准备等方面，探讨数据分析从入门到就业的过程。

　　一、入门知识

　　数据分析的入门阶段主要是了解基本概念、工具和方法。对于初学者来说，可以从学习统计学、数据库管理、数据可视化等基础知识开始。此外，还需要熟悉常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等。在学习这些工具的过程中，可以通过在线教程、视频课程和书籍等资源进行自学。同时，参加线上或线下的课程培训，与同行交流，也是掌握入门知识的有效途径。

　　二、技能提升

　　在掌握了基础知识后，接下来需要通过实践来不断提升自己的技能。这包括数据处理、数据清洗、数据挖掘、数据可视化等方面的技能。在这个阶段，可以通过参与实际项目，积累实际经验。同时，阅读行业内的放心报告、论文和案例，了解较新的数据分析技术和应用，也是提升技能的关键。此外，参加行业内的研讨会、论坛等活动，与专业人士交流，可以拓宽视野，激发创新思维。

　　三、实践经验

　　实践经验是数据分析师职业生涯中不可或缺的一部分。通过参与实际项目，数据分析师可以将理论知识与实际应用相结合，不断提升自己的实践能力。在选择实践项目时，可以从简单的项目开始，逐步挑战更复杂的任务。同时，要注重与团队成员的沟通协作，培养团队合作精神。在实践过程中，还需要关注数据质量和数据安全问题，确保数据的准确性和可靠性。

　　四、就业准备

　　当数据分析师具备了一定的技能和实践经验后，就可以开始准备进入就业市场了。在求职过程中，需要注意以下几点：首先，要充分了解自己的职业定位和发展目标，明确自己的优势和不足;其次，要根据目标职位的要求，有针对性地准备简历和面试;较后，要关注行业动态和市场需求，了解用人单位的招聘要求和标准。此外，参加招聘会、投递简历、建立人脉等方式也可以帮助数据分析师更好地了解就业市场，提高求职成功率。

　　总之，数据分析从入门到就业的过程需要不断学习和实践。通过掌握基础知识、提升技能、积累实践经验以及做好就业准备，数据分析师可以逐渐提高自己的竞争力，实现职业目标。同时，也要保持持续学习的态度，关注行业动态和技术发展，不断提升自己的专业素养和综合能力。