2月10日开课 | 第15期大数据工程师训练营正式开课，内附价值$2000大礼包
【第15期大数据工程师求职训练营】
咨询电话：800-4857918
报名邮箱：DataEngineer@DataAppLab.com
开课时间：2018年2月10日（周六）
现开放报名
项目介绍
紧跟行业前沿的课程设计
现如今，众多互联⽹公司的⽤户规模、⽤户信息都在指数式增⻓，在产品和服务中应⽤⼤数据架构、技术已经成为⼀种刚需。具有集群开发经验的⼤数据⼯程师，成为Software Engineer市场的稀缺⼈才。⼤数据⼯程师的不可替代性毫⽆疑问地使其成为⾼收⼊IT职位。然⽽，由于集群管理和开发经验，学⽣很难通过学校，⽹课等途径获取，这些途径第⼀⽆法提供服务器集群等设备⽀持，第⼆是⽆法提供⼯业界的hands-on实践经验。我们的在校学⽣在求职过程中，往往只有不断刷题，不断投简历，然⽽却屡屡碰壁甚⾄⽆法收获⼀份⾯试机会。
为了弥补这样⼀个横在求职学⽣和业界需求间的鸿沟，我们通过分布在各个公司的⽼师，收集和总结了业界的⼤数据公司，包括FLAG在内的 Big Data Engineer 岗位招聘信息，从 Entry Level 到 Management Level 的Job Description， 制定了⼀套最符合在校学⽣，待转⾏⼯程师的⼤数据技术全⾯培训求职课程。希望帮助具有CS / EE基础的学⽣和准备跳槽转⾏的⼯程师突破求职过程中的重重阻碍，找到⼀份⼼怡的⾼薪⼤数据⼯程师职位。
CS/EE 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。
课程特色
1. 我们的讲师均来⾃北美顶尖科技企业，且具有3-8年⼤数据经验。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Storm，Spark，MapReduce等⼤数据架完成基于Lambda Architecture的系统设计，提供和业界最相近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. 前⼋周授课教学，每周六，周⽇2⼩时实战训练课，每周⼀个实⽤的应⽤训练task。真正实践 learn by doing。
5. 后⼋周自主产权⼯程级项⽬教学，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。三个⼯业级项⽬开发案例，帮学员掌握不同领域的实际应⽤经验。
6. 课下TA定期相互研讨，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. 提供算法课辅导，帮助学员解决在刷题过程中的阻碍，帮我更加有效的算法⾯试经验技巧。
课程大纲（阶段一）
第零周: Jave编程基础与巩固， 常见算法梳理总结 （送）
Java快速入门， 复习，巩固
Eclipse IDE环境配置
常见算法梳理总结，数据结构基础剖析
第⼀周: Big Data Introduction & HDFS
Big Data 在业界的发展现状，⼤数据⼯程师Skill Set
Hadoop Ecosystem，业界⼴泛使⽤的系统架构
Cluster环境、个⼈开发环境的搭建
HDFS介绍，常⽤command line练习
Course Exerise 1: Cluster Deployment & Practice with HDFS
第⼆周: MapReduce & Design Pattern
MapReduce 知识脉络梳理
MapReduce 项⽬开发流程， 例⼦讲解
MapReduce ⼯程 Design Pattern 介绍
Course Exerise 2: 10 ETL Examples of MapReduce Design Pattern
第三周: Hive Introduction & HiveQL language
Hive结构、⼯作原理介绍
HiveQL语法、操作介绍
Course Exerise 3: Data Processing using Hive
第四周: Pig Introduction & Pig Latin Language
Apache Pig 知识点讲解
Pig Latin 语法介绍
Pig 在 ETL 中的应⽤
Course Exercise 4: Data Ingestion using Pig
第五周: Storm & Kafka
Storm 知识框架介绍
Storm Code Demo详解
Kafka 介绍和开发部署
Course Exercise 5: Real-time system using Storm & Kafka
第六周: HBase Introduction
HBase Table 概念介绍
HBase Query 实践练习
Course Exercise 6: Storm works with HBase
第七周: Spark Introduction
Spark RDD 基础知识
RDD operations & transformation
Partition and shuffles
Spark Streaming
Course Exercise 7: Streaming Processing with Spark
第⼋周： Spark Machine Learning
Learn to use MLlib
图形计算
GraphX
Course Exercise 8: Machine Learning using Spark
阶段二：八周项目实践
我们和科技公司广泛合作，通过联合开发和技术咨询方式为学员提供实习机会。 每位学员可以选择我们提供的实习项目，也可以结合自己的背景在导师指导下完成个人定制化的实习项目。
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不同领域应用
8周项目全程导师引领，接触不同行业领域的应用
Project核心
1. Lambda Architecture
- 随着课程的进⾏, 逐步了解和实践⼤数据⾏业最常⽤的Lambda构架
- 根据事件, 依据数据的时效分层次处理
- 实战Data Pipeline, 处理互联⽹Review平台中客户评价的数据
2. 批量数据处理以及Recommendation System
- 结合我们数据科学实际项⽬, 制作⽤户游戏推荐系统
- 制作复杂多线程爬虫系统
- 批量大数据存储， 数据库设计， 实时数据流与数据库连接
- 实践和全面体验在Amazon云平台(AWS)中各项基础⼯具的使⽤⽅法( EC2, S3等)
- 从根基搭建基于Spark的⼤规模数据处理系统
- 构建Python为后台的服务型server， 搭建前端推荐系统展示界面
3. 实时大数据信息系统以及金融FinTech人工智能审核系统
- 进阶演练Lambda构架,制作基于人工智能的⾦融业务应⽤
- 消息分发系统设计，数据库设计和优化
- 练习业务接⼝, API, 实现数据整合
- 基于Storm和Kafka, 真实实时数据流处理项目
- 综合理解和实践大数据系统构架设计
丰富Skills set
你将完成基于Lambda架构的End-to-End Projects，数据批处理(MapReduce, Hive, Pig, HBase) 和实时处理(Storm, Kafka, Spark), 打造更完善的skills set。
了解企业项目管理
实习项目全面采用Agile开发管理体系，结合GitHub实现版本控制，带你提前了解企业项目管理。
实习证明
成功完成项目的学员将得到合作企业的实习证明
硬件设备
36台Server的Hadoop集群计算资源，提供给学员7天24小时全天候集群开发环境，让每个学员都有充分的上机练习机会。
近期训练营回顾
⽬前我们和学⽣们共同的成绩：
学员来⾃各⼤院校及IT公司, 包括Google, Facebook, Intel, Qualcomm, eBay等…
面试辅导六周系统培训(Optional)
与面试官直接对话（Native Speaker），个人职业发展step by step辅导
简历修改
面试技巧辅导＋面试真题模拟面试
与硅谷猎头直接对接，提供数据行业大公司岗位内推
同学韩梅梅
请问什么背景可以报名？
对于Data Engineer全周期班，我们建议拥有一定编程基础，或者已经有一定经验的Data Science的同学可以考虑报名。这是因为Data Engineer课程对计算机尤其是Java编程等要求比较高，CS背景强的同学更容易跟上课程。同时推荐学习Python（机器学习与人工智能项目使用）.
助教李雷
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