滴滴认证资深大数据工程师培养计划

为什么选择后厂理工学院&滴滴出行大数据课程

课程定位

资深课程依托于滴滴盖亚开放数据计划脱敏后的开放数据集，使用前沿的大数据技术对海量数据进行采集、存储、分析处理、展现等端到端全链路处理过程，理论、实战相结合的课程.区别于市面上多数技术难点和深度较低的课程，更区别于一些拼凑式的demo项目

课程实战项目

资深课程中涉及到的技术，我们都采用开源技术，同时部分需求需要在开源技术的基础之上进行二次源码级的开发和优化，区别普通大数据项目的开发，对人员的编码能力要求极具挑战。适合具有多年编程经验，想通过完整项目实战提升自身实战能力的人群，同时适应多年DBA工作经验的人群想做最后一次努力去拥抱大数据,跟上技术潮流

课程知识体系

课程在设计上与滴滴进行了深入的探讨，对于项目涉及到的订单和轨迹数据中的敏感信息进行了脱敏,把授课的内容重点放在数据处理的解决方案和实现上,知识点贯穿前端，java中台，大数据后端，项目代码管理等多个环节，重塑学生的知识体系，系统而又全面的将工作中需要技术解决方案和经验教授给大家，帮助大家对于一个完成项目开发过程有一个整体的掌握

授课形式

资深课程以正式直播课为主，直播答疑课为辅，帮助学生解决学习中的难点和问题进行自身能力全面提升。真正做到为学生负责，为我们的教育结果负责。整个课程不单单只是一门课，而是培养一位具有职业全能竞争力的大数据工程师

课程适合人群

具有一定的大数据技术与分布式系统的理论基础，需要了解大数据技术在实际业务中如何使用的人员

有过Java，Scala编程经验，想要系统地学习大数据项目开发完整流程的人员

具有3-5年大数据开发经验，想要积累自己的项目经验的人群

有较强的思维逻辑能力，应对复杂业务场景处理，需要提升自身端到端大数据全栈开发能力的人群

学习本课程您能掌握

1. 掌握数据从终端(APP)的产生到数据中台处理再到大数据后台处理的整个链路技术

2. 掌握大数据量计算与存储分离解决方案，海量级数据秒查询优化方案

3. 掌握真实企业大数据平台(CDH)调优

4. 大数据主流技术hadoop二次开发修改NameNode的bug，hbase，kafka源码，spark自定义数据源实现列剪枝灵活查询海量数据

5. 重构SparkSql构建多数据源(hbase，redis，jdbc，kafka，elasticsearch)的数据查询平台

课程大纲

后厂理工学院严格遵守滴滴出行的数据安全标准，本培养计划中：订单、车辆分布和收入总数等数据均采用模拟数据集实现，此类功能点在大纲中用标注。

海量数据实时可视化项目

hadoop nameNode秒级千次高并发源码改造项目

Kafka核心源码剖析与每秒GB级数据场景实例分析

SparkSQl重构自定义多数据源处理平台项目