网易云微专业-大数据开发工程师(完结)

sdsz · · 40 次点击 · · 开始浏览    

 

<<<下栽科>>>:789it.top/3038/

微专业-大数据开发工程师培养体系

一、专业定位与核心能力模型

行业定位与职业前景

  1. 产业需求分析

  • 数字化转型催生的海量数据处理需求

  • 各行业大数据平台建设浪潮(金融、零售、制造、政务等)

  • 未来5年人才缺口预测与薪资水平趋势

  • 岗位能力图谱

  • 数据基础设施构建能力

  • 分布式系统开发能力

  • 数据管道设计能力

  • 性能优化与调优能力

  • 职业发展路径

  • 初级开发→资深工程师→架构师

  • 技术专家路线 vs 管理路线

  • 行业细分领域深耕机会

二、核心技术体系构建

基础架构层

  1. Hadoop生态精要

  • HDFS架构原理与性能优化

  • YARN资源调度实战

  • MapReduce编程模型深度解析

  • 新一代计算框架

  • Spark核心原理(RDD/DAG执行机制)

  • Flink流批一体架构

  • 计算引擎选型策略

  • 分布式协调服务

  • Zookeeper典型应用场景

  • 分布式锁实现原理

  • 集群脑裂问题解决方案

数据存储层

  1. NoSQL数据库矩阵

  • HBase存储架构与rowkey设计

  • Cassandra的CAP权衡实践

  • Redis在缓存场景的30种用法

  • 数据仓库技术栈

  • Hive性能调优十大法则

  • 数仓分层建模方法论

  • 实时数仓技术选型

  • 新型存储系统

  • 数据湖架构(Delta Lake/Iceberg)

  • 对象存储最佳实践

  • 存储成本优化方案

三、数据处理开发实战

数据采集体系

  1. 多样化数据接入

  • 日志采集(Filebeat/Flume)

  • 数据库变更捕获(Canal/Debezium)

  • API数据对接规范

  • 消息中间件应用

  • Kafka架构设计与性能压测

  • Pulsar在多租户场景的应用

  • 消息积压应急处理方案

  • 流式处理开发

  • 状态管理(Checkpoint/Savepoint)

  • 窗口计算高级用法

  • 端到端精确一次语义实现

数据开发进阶

  1. 任务调度系统

  • Airflow核心概念与DAG优化

  • 分布式任务调度设计

  • 任务依赖智能分析

  • 数据质量管控

  • 数据血缘追踪实现

  • 异常检测规则引擎

  • 数据质量评分体系

  • 元数据管理

  • Atlas核心模型解析

  • 业务元数据集成

  • 数据治理平台搭建

四、性能优化专项

系统调优方法论

  1. 资源优化策略

  • YARN队列配置黄金法则

  • Spark内存管理原理

  • 计算资源弹性伸缩方案

  • 执行效率提升

  • 数据倾斜12种处理方案

  • Join优化实战技巧

  • 小文件合并策略

  • 监控与诊断

  • 指标采集体系搭建

  • 性能瓶颈定位方法

  • 慢任务根因分析

成本控制体系

  1. 存储成本优化

  • 冷热数据分离存储

  • 压缩算法选型指南

  • 生命周期管理策略

  • 计算成本控制

  • 弹性资源调度

  • Spot实例使用技巧

  • 计算资源利用率提升

  • 混合云架构

  • 跨云数据迁移方案

  • 成本对比分析模型

  • 多云管理平台搭建

五、企业级项目实战

典型业务场景实现

  1. 用户行为分析平台

  • 埋点数据采集规范

  • 实时用户画像构建

  • 行为路径分析实现

  • 电商数仓建设

  • 维度建模实战

  • 大促期间资源保障

  • 实时大屏开发

  • 金融风控系统

  • 特征工程平台搭建

  • 实时反欺诈流程

  • 监管报送数据准备

全流程项目演练

  1. 需求分析阶段

  • 业务指标拆解

  • 技术可行性评估

  • 资源需求预估

  • 架构设计阶段

  • 技术选型矩阵分析

  • 高可用设计方案

  • 容灾备份策略

  • 实施交付阶段

  • 持续集成流水线

  • 灰度发布方案

  • 性能验收标准

六、职业发展赋能

工程能力提升

  1. 开发规范进阶

  • 大数据代码规范

  • 配置管理原则

  • 文档自动化生成

  • 协作工具链

  • Git大型项目管理

  • Code Review实践

  • 敏捷开发适应

  • 故障处理能力

  • 应急响应流程

  • 根因分析报告

  • 故障演练方案

前沿技术拓展

  1. 云原生大数据

  • K8s化部署实践

  • Serverless架构应用

  • 混合云数据编排

  • AI工程化实践

  • 特征存储平台

  • 模型服务化部署

  • MLOps基础建设

  • 数据安全合规

  • 隐私计算技术

  • 数据脱敏方案

  • 安全审计实现

本培养体系通过"理论-实践-项目"三维度递进教学,结合最新企业实战案例,帮助学员系统掌握大数据开发核心技术栈,培养解决复杂数据问题的工程能力,并建立持续学习的技术视野,最终成长为符合行业需求的高阶大数据开发工程师。课程内容每季度更新一次,确保与行业技术发展同步。

40 次点击  
加入收藏 微博
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传