第十二期全新改版大数据SDE求职全栈课程 | 10月正式开课
『16周课程内容快速摘要』
CS求职找工作? 上这一门课就够了!
Java零基础 + Leetcode 算法刷题 + 大数据从和技术 + 工业级别项目 + 实体服务器群练习
行业趋势
随着互联网行业不断发展，大数据越来越火爆，大数据人才变得炙手可热，大数据开发究竟面临多大的人才缺口？麦肯锡早在几年前就预测，2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据作决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万。
那么做为一个即将毕业的在校学生，或者是刚入职场寻求更大提升空间的职场小白，如何可以顺应时代趋势，赶上大数据这班前途无量的列车呢？
如何进入大数据行业？
在大数据已经上升为国际战略的今天，大数据人才整拥有更多的发展机会。参加大数据培训班是一个不错的想法，因为学校里学到的技能很多并不是目前工业界正在使用的东西，甚至已经在工业界被淘汰。虽然有很多网课可以利用，但依旧无法获得集群管理和hands-on开发实战经验。公司招你并不是想从零教会你工作，而是希望你有一定相关技术经验，可以快速上手。
数据应用学院的“大数据SDE求职训练营”可以有效地帮助同学，在短时间内，全方位提高综合能力（编程能力，算法分析能力，系统设计能力，项目实战经验，简历提升，面试技巧），达到工业界的水平，为求职面试扫除一切障碍。
项目简介
Data Application Lab第12期
“大数据SDE求职训练营”
全新改版升级
求职面试需要什么, 我们就教什么!
不仅在原课程基础上优化了项目设计以及大数据工程师求职所需的各项技能，而且添加了干货满满的算法精讲精练，更为缺乏编程基础的同学，安排了手把手教编程的内容。360度全方位提升学生的职业技能，成为学生们在大数据工程师求职路上最坚强的后盾。
求职痛点
「没有⾯试机会」
疯狂刷题三个⽉，狂投简历，仍不⻅⼀个Phone Interview？
没关系，我们带你完成⽜X的⼯业级项⽬，丰富你的履历。
「找不到求职⽅向」
CS, EE专业学⽣还在苦苦追求逐渐减少的SDE岗位，3个⼈去争⼀个岗位，竞争激烈？
没关系，我们帮你丰富⼤数据⼯程开发经验，求职更稀缺的 Big Data Engineer 岗位。
「没有学习途径」
⽹络各种课程 录像泛滥，四处收集相关资源。没有好的集群设备，没⼈带着搭配环境，没有好的教程资源？
没关系，我们帮你提供⾼性能服务器集群，⼿把⼿教你搭配环境，业界⼤⽜带你开发⼤数据⼯程项⽬。
「没有⼈脉」
都想赶上⼤数据的热潮，但却不知道怎么⼊⾏。求帮忙修改简历、求论坛、求朋友圈、找不到⼀份靠谱内推？
没关系，我们帮你⾃我定位，帮你内推。
「缺乏动手编程能力」
转专业，或是CS/EE学酥，看着身边朋友面试入流，自己却对着简单code发着大愁？
没关系，我们金牌导师会从编程最基础的带你走进code这片美好的世界，更有TA课后手把手帮你debug，带你写代码。
「对算法题无从下手」
只会对着答案想思路，不看答案两眼一抹黑，题目换个条件，就没有思路，一天磕磕绊绊做两三道，面对上百道的算法题，遥遥无期？
没关系，我们国家队级教练导师会将所有面试中会遇到的经典算法题目总结成专题，带你一个个攻克这些磨人的“小妖精”，整个课程涵盖至少200道Leetcode高频题目，更有一线公司算法题集免费对学员开放。
课程特色
1. 6-8位任课讲师均来⾃北美顶尖IT公司，且具有3-8年⼤数据开发经验。他们凭借⾃⼰多年⼯作经历⾔传身教, 特别是针对分布式系统调优，java 代码开发技巧，系统设计，为学员提供业界的 Best Practice 经验。
2. 授课内容均为业界使⽤最⼴，最新的⼤数据架构和技术。我们的课程将利⽤Kafka/Storm，Spark，Hadoop等⼤数据架完成基于Lambda Architecture的系统设计，提供和业界集群开发环境和开发经验。
3. 夯实理论基础，开阔学员知识⼴度、深度，本期课程将附送 Machine Learning 系列介绍课程，为学员完成⼯业级项⽬提供更坚实的理论知识⽀撑。
4. 前两周，国家级教练导师手把手带领学员夯实Java编程基础，为之后课程扫除编程障碍。紧接着十周的算法+大数据集训，短时间内为学员填补知识和技能上的空白。
5. 后4四周⼯程级项⽬教学，从系统设计，环境配置，到代码开发部署，为学员提供详尽的技术指导。两个⼯业级项⽬开发，帮学员掌握不同领域的实际应⽤经验。（项目1：人工智能AI游戏推荐系统；项目2：金融大数据实时流处理系统）
6. 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。
7. 优质内推资源，36台服务器集群计算资源24小时为学员免费开放，简历修改+面试技巧培训。
8. 优秀学员可获得业界第三方公益组织机构 - 数据科学协会的官方认证。
就业前景
很多CS/EE的同学找工作只是到Software Engineer，
其实Big Data Engineer是一块富饶的土壤，
而且尚未被过渡“开采”。
让我们一起来看一下小编辛苦整理的职位信息，
知己知彼，才可百战百胜，
看到不明白的技能也不要沮丧，
“大数据SDE求职训练营”
会cover所有内容哦。
下面是几个为大家整理出来的
Job Description
（课程会涵盖所有技能点，是不是很棒）
Data Engineer, 560218
特色: 寻找有才的，机智的数据工程师来自己开始着手建造一个牛掰的商业回报分析系统
技能点: Big Data Technologies (Hadoop, Hive, Hbase, Pig, Spark, etc.)
At least one modern programming language (Python, Ruby, Java, etc)
Data Infrastructure Engineering, 12002
特色: 实时数据流构架，集群管理，数据流管理，机器学习平台.
技能点: Kafka, Hadoop, Hive, Presto, Spark, and also write our own;
Working with data at the petabyte scale
Data Engineer, E732025C61
特色: 设计scalable的实时以及批量数据处理系统构架，负责Hadoop-based的数据平台，设计健康可持续发展的公司系统数据构架
技能点: Hadoop ecosystem and Linux environments, Experience with Big Data technologies
(e.g. MapReduce, Spark, Storm, Hive, Impala, Pig, Kafka, Elastic Search) and workflow scheduling (e.g.Jenkins, Oozie)
Data Engineer, Data & Analytics组
特色: 构架, 设计一流的数据流水线,设计建造并上线极高效率和可靠的框架来移动Ridiculously Large的数据仓库
技能点: LAMP, Hive, Java/Python
Big Data Engineer, Google Cloud
特色: 为产品建立roadmap和关键project milestones. 管理和维护Google Cloud
技能点: Experience with data processing software (such as Hadoop, Spark, Pig, Hive) and open source software (such as Cassandra, MongoDB, RabbitMQ, NGINX, Redis, Elasticsearch) along with data processing algorithms (MapReduce, Flume).
Data Engineer
特色: 为business flow设计和制作数据仓库、流水线、寻求BigData Stack的最佳实践优化数据迁移
技能点: Experience in the Big Data space (Hadoop Stack like M/R, HDFS, Pig, Hive, Flume, Sqoop, etc.
Data Engineer, 1055621
特色: 设计，开发大规模，大容量，高性能数据分析平台，将商业需求转化为数据构架
技能点: big data systems (COSMOS/ADL, Scope/Hive, SQL, Python), esp. in cloud environments.
以上技能在“大数据SDE求职训练营”的课程中都会涵盖，并且还有工业级大数据项目实战讲练，丰富学员们的简历，让大家可以和面试官“谈笑风生”。
项目介绍
项目
一
※ 编写复杂网络爬虫抓取多个站点数据（Crawler）
※ 设计和简历分布式数据库，存放海量抓取数据（Hive）
※ 使用机器学习（Machine Learning）相关知识简历数据Model（Recommendation System）
※ Full Stack开发，从前端网页展示到后台实现（Front-end & Back-end）
※ 使用AWS云平台搭建Spark系统处理大数据（Cloud Computing）
项目
二
※ 基于实际真实数据，了解和体会Lambda构架的优势
※ 练习和设计使用复杂API
※ 编写并在服务器集群上运行Cluster Mode（非单一VM single node）的Kafka, Storm金融数据流处理
※ HBase处理和存储
※ Spark Steaming系统设计
开课信息
开课时间：2017.10.7
课程时长：16周 每周4次课 每次2-3小时 (周三, 周六周日)
目标学员：任何专业有志成为大数据软件工程师的你
培训目标：get北美工业界大数据软件工程师全项技能
学费价格：$6600
报名/咨询流程
咨询或者了解多课程相关资料方式:
发送简历和信息至 DataEngineer@DataAppLab.com
或是添加微信号咨询: xdefine
戳下面阅读原文, 查看课程详细介绍