课程构架师是干嘛的？

一、课程构架师是干嘛的？

答，课程构架师就是培训机构中专门从事设置授课内容的工作人员。培训机构往往根据自己的师资力量和参加培训人员的需要，设置本培训机构的培训课程和教材的选择工作，这就是课程构架师的工作内容。

二、大数据构架师工资

随着数字化时代的到来，大数据成为科技领域中的热门关键词之一。大数据构架师是作为大数据领域中的重要职业之一，其在企业中扮演着至关重要的角色。在智能化、信息化的今天，大数据构架师的工资水平备受关注。

大数据构架师的定义

大数据构架师是指负责设计、规划、构建和优化大数据系统架构的专业人员。他们需要具备扎实的数据处理和分析能力，熟悉各种大数据处理框架和工具，以及良好的沟通和团队合作能力。

大数据构架师的工作内容

大数据构架师的主要工作内容包括：

• 根据业务需求设计大数据架构
• 选择合适的大数据处理技术和工具
• 优化大数据处理流程和性能
• 搭建大数据平台和系统
• 负责大数据系统的维护和监控

大数据构架师的技能要求

成为一名优秀的大数据构架师需要具备以下技能：

• 深入理解大数据处理技术和工具
• 具备数据分析和挖掘能力
• 熟悉分布式计算技术和算法
• 良好的系统设计和架构能力
• 优秀的沟通与团队协作能力

大数据构架师的工资水平

大数据构架师作为高级职位，工资水平较为可观。根据行业和经验的不同，大数据构架师的工资也会有所差异。在一线城市和大型互联网企业，大数据构架师的工资水平相对较高。

一般来说，大数据构架师的工资构成主要包括基本工资、绩效奖金、股票期权等。在行业竞争激烈的情况下，优秀的大数据构架师往往可以通过高收入来体现自己的价值。

大数据构架师工资案例分析

以某知名互联网公司为例，该公司对于具备丰富经验和能力的大数据构架师给予的工资待遇相当诱人。一名资深的大数据构架师，工资水平可以达到每年百万级别，甚至更高。

在当前数据爆炸的背景下，大数据构架师的需求正日益增加。随着社会对大数据应用的广泛推广，大数据构架师的工资水平也将继续保持较高的增长态势。

结语

大数据构架师作为一个新兴且高薪的职业，在当前社会中具有巨大的发展潜力。希望通过本文的介绍，您对大数据构架师的工作内容、技能要求以及工资水平有了更详细的了解。

三、大数据构架师招聘

大数据构架师招聘

随着大数据技术的不断发展，大数据构架师的需求也越来越大。作为一种高薪职业，大数据构架师需要具备一定的技术能力和能够解决复杂问题的能力。因此，大数据构架师的招聘也变得愈发重要。

大数据构架师的职责

大数据构架师是负责设计、开发和维护大数据系统架构的专业人员。他们需要深入了解数据处理和存储技术，能够根据业务需求设计符合要求的数据架构，确保数据安全性和可靠性。

• 制定与管理数据处理流程。
• 评估和优化现有的数据架构。
• 与团队合作，确保数据工作的顺利完成。

大数据构架师的技能要求

想要成为一名优秀的大数据构架师，需要具备以下技能：

• 扎实的大数据技术基础，熟悉相关技术和工具。
• 良好的数据分析能力和解决问题的能力。
• 团队合作能力和沟通能力。
• 对新技术和行业动态的敏锐度。

大数据构架师的招聘流程

大数据构架师的招聘通常分为以下几个步骤：

1. 需求分析：企业确定大数据构架师的职责和要求。
2. 发布招聘信息：招聘信息包括职位描述、薪资待遇、技能要求等。
3. 简历筛选：企业对申请者的简历进行筛选，选出符合要求的应聘者。
4. 面试环节：面试是最重要的环节，通过面试了解应聘者的技术能力和解决问题的能力。
5. 录用决定：企业根据面试表现确定是否录用应聘者。

大数据构架师的市场需求

随着大数据技术的广泛应用，大数据构架师的市场需求也在不断增加。大数据构架师可以在各行各业找到就业机会，包括金融、电商、医疗等领域。

据统计，大数据构架师是当前最紧缺的IT人才之一，市场需求持续增长。优秀的大数据构架师可以获得丰厚的薪资待遇和广阔的职业发展空间。

结语

作为一个专注于大数据领域的技术人才，大数据构架师在当今数字化时代扮演着重要的角色。通过不断学习和提升自己的技术能力，成为一名技术卓越的大数据构架师并不是遥不可及的目标。

大数据构架师招聘旨在发掘和吸引优秀的大数据构架师人才，同时为企业和候选人搭建起一个良好的沟通平台，促进大数据技术人才的培养和发展。

希望通过本篇文章的介绍，对大家了解大数据构架师招聘有所帮助，也希望更多的人可以通过自身努力成为一名优秀的大数据构架师。

四、大数据构架师编程语言

大数据构架师是当下IT行业中备受瞩目的职业之一，随着大数据技术的日渐成熟和普及，大数据构架师的角色变得越发重要。在大数据时代，构架师不仅需要精通各种大数据技术，还需要具备扎实的编程功底和深厚的行业经验。

大数据构架师的角色

大数据构架师负责设计和构建大数据系统，确保系统能够高效地存储、处理和分析海量数据。他们需要了解各种大数据技术，如Hadoop、Spark、Kafka等，同时还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。

编程语言在大数据构架师中的作用

作为一名大数据构架师，熟练掌握多种编程语言是至关重要的。不同的编程语言适用于不同的场景，掌握多种编程语言可以帮助构架师更灵活地应对各种挑战，提高工作效率。

常用的编程语言

• Java: Java是一种常用的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用。许多大数据处理框架如Hadoop和Spark都是用Java编写的，因此熟练掌握Java对于大数据构架师来说至关重要。
• Python: Python是一种简洁、易学的编程语言，在数据分析和人工智能领域应用广泛。许多大数据处理工具和库如Pandas、NumPy也是使用Python编写的，因此掌握Python可以帮助构架师更快速地开发数据处理应用。
• Scala: Scala是一种结合了函数式编程和面向对象编程特性的语言，适合并行处理和大数据处理。许多大数据处理框架如Spark提供了Scala的API，因此掌握Scala可以帮助构架师更好地利用这些框架完成数据处理任务。

选择编程语言的考量因素

在选择编程语言时，大数据构架师需要考虑以下因素：

1. 场景适用性：不同的编程语言适用于不同的场景，构架师需要根据具体的需求选择合适的语言。
2. 生态系统：编程语言的生态系统对于开发效率和资源支持都至关重要，构架师需要考虑语言的社区支持和第三方库的丰富程度。
3. 团队技能：构架师所在团队对于某种编程语言的熟练程度也是一个考量因素，团队成员之间的技能共享可以提高工作效率。
4. 未来发展趋势：考虑到技术的快速发展，构架师需要关注各种编程语言的未来发展趋势，选择那些具有长期前景的语言。

结语

大数据构架师是一项兼具技术和实践经验的职业，编程语言作为构架师工作中不可或缺的一部分，对于提升工作效率和解决问题至关重要。掌握多种编程语言，不断学习更新的技术，将有助于构架师在大数据领域取得更大的成就。

五、大数据平台构架

大数据平台构架：解析现代数据处理系统的核心技术

在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的关键驱动力，以其海量、多样、实时、高价值的特点大放异彩。随着大数据应用场景的不断扩大，企业对数据处理和分析的需求日益增长，而搭建一个高效稳定的大数据平台构架成为了至关重要的技术挑战。本文将深入探讨大数据平台构架的关键组成部分及其作用，带您一探现代数据处理系统的核心技术。

大数据平台构架的基本概念

大数据平台构架是指为了存储、管理和分析各种形式的大数据而搭建的技术框架和系统架构。该平台通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等模块，通过有效地整合各种数据处理技术和工具，实现对海量数据的高效处理和价值挖掘。

一个完善的大数据平台构架应该具备以下几个方面的核心能力：

• 高可扩展性：能够处理海量数据，并随着数据规模的增长而灵活扩展。
• 高可靠性：保证数据的完整性和可靠性，避免数据丢失或损坏。
• 高性能：能够在较短的时间内完成数据处理和分析任务，满足实时性要求。
• 易用性：提供简单易用的接口和工具，方便用户快速上手和开展工作。

大数据平台构架的核心组成部分

要构建一个高效稳定的大数据平台构架，需要合理选择和组合各种技术组件和工具。下面将介绍大数据平台构架的主要组成部分：

数据采集

数据采集是大数据处理的第一步，通过各种方式将数据从不同的来源收集到数据平台中，包括传感器数据、日志数据、应用程序数据等。常用的数据采集工具有 Flume、Kafka 等，通过这些工具可以高效地实现数据的实时采集和传输。

数据存储

数据存储是大数据平台构架中至关重要的一环，它决定了数据的存储方式和存取效率。主流的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等，如 HDFS、HBase、Cassandra 等。这些存储技术各有特点，可以根据需求选择合适的存储方案。

数据处理

数据处理是大数据平台构架的核心部分，主要包括数据清洗、数据转换、数据计算等环节。Hadoop 生态系统中的 MapReduce、Spark 等分布式计算框架可以帮助实现对海量数据的高效处理和计算，提高数据处理的速度和效率。

数据分析

数据分析是大数据平台构架中的重要环节，通过对大数据进行统计分析、机器学习等技术手段，挖掘数据背后的规律和价值。常用的数据分析工具包括 Hive、Pig、Spark SQL 等，可以帮助用户实现复杂的数据分析任务。

数据可视化

为了更直观地呈现数据分析的结果和洞察，数据可视化成为了大数据平台构架中不可或缺的一环。通过可视化工具如 Tableau、Power BI 等，用户可以将复杂的数据转化为直观的图表和报表，更好地理解数据并做出决策。

大数据平台构架的发展趋势

随着大数据技术的不断发展和普及，大数据平台构架也在不断演进和完善。未来，大数据平台构架将呈现以下几个发展趋势：

• 深度学习与大数据融合：随着人工智能技术的兴起，深度学习在大数据处理中扮演越来越重要的角色，未来大数据平台构架将更加注重深度学习技术的集成和应用。
• 实时分析与边缘计算：随着物联网和移动互联网的快速发展，用户对实时数据分析的需求越来越迫切，大数据平台构架将更加注重实时数据处理和边缘计算的能力。
• 自动化运维与智能化管理：为了降低运维成本和提高系统稳定性，大数据平台构架将逐渐向自动化运维和智能化管理方向发展，提供更智能的监控、调度和优化功能。

总的来说，大数据平台构架在未来将会朝着更加智能化、实时化和深度学习化的方向发展，以满足用户对多样化数据处理和分析需求的不断提升。

结语

通过对大数据平台构架的深入分析和探讨，我们可以看到其在现代数据处理系统中的重要性和作用。建立一个高效稳定的大数据平台构架不仅可以帮助企业实现对海量数据的有效管理和分析，还可以为企业决策和业务发展提供有力支持。

希望本文对您理解大数据平台构架有所帮助，也欢迎您关注我们的后续分享，共同探讨大数据技术的发展与应用。谢谢阅读！

六、amd gpu构架师

AMD GPU架构师

AMD（Advanced Micro Devices）是一家全球知名的微处理器和图形处理器供应商，其在GPU（图形处理器）领域也有着深厚的积累和强大的技术实力。对于想要成为AMD GPU架构师的人来说，了解AMD GPU架构的知识是非常重要的。

AMD GPU架构简介

AMD GPU架构是建立在先进的并行计算架构上的，能够高效地处理大规模的计算任务。它包括多个核心，每个核心都有自己的任务调度器和缓存，可以同时处理多个任务，大大提高了处理效率。同时，AMD GPU还支持多种图像处理技术，能够满足各种不同的应用需求。

学习AMD GPU架构的途径

对于想要成为AMD GPU架构师的人来说，学习途径是多种多样的。首先，可以阅读AMD官方提供的资料和文档，了解其GPU架构的设计理念和实现细节。其次，可以参考业界的专家文章和学术论文，深入了解AMD GPU架构的技术细节和应用场景。最后，可以参与相关的培训课程和论坛，与业内人士交流和学习，不断提高自己的技术水平。

如何成为一名优秀的AMD GPU架构师

要成为一名优秀的AMD GPU架构师，需要具备扎实的计算机科学基础和丰富的实践经验。首先，需要熟练掌握并行计算、图像处理、编程语言等方面的知识。其次，需要了解最新的GPU技术和发展趋势，不断跟进行业的发展动态。最后，需要具备创新精神和解决问题的能力，能够针对不同的应用场景和需求，设计出高效的GPU架构。

总的来说，AMD GPU架构是一个非常有挑战性和发展潜力的领域。对于想要在这个领域有所作为的人来说，不断学习和提高自己的技术水平是非常重要的。希望以上内容能够对想要成为AMD GPU架构师的人有所帮助。

七、大数据库构架

大数据库构架是当今许多企业面临的重要挑战之一。随着数据量的不断增长，传统数据库系统可能无法有效处理大规模数据的存储和处理需求。因此，建立一个稳定、可靠且高性能的大数据库构架变得至关重要。

大数据库构架的重要性

大数据库构架的设计不仅影响着数据的存储和检索效率，更直接关系到企业整体业务流程的顺畅和运营效率。一个优秀的大数据库构架可以提高数据分析的速度和准确性，帮助企业迅速作出决策，并在竞争激烈的市场中取得优势。

大数据库构架的要素

• 1. 数据分片：将大量数据分割成多个片段，分布在不同的节点上，实现数据的分布式存储。
• 2. 数据复制：通过数据复制技术，确保数据的高可用性和容错能力，避免单点故障。
• 3. 数据同步：保持不同节点之间数据的一致性，避免数据冲突和丢失。
• 4. 查询优化：通过索引、缓存等技术提升查询效率，减少数据扫描和计算量。
• 5. 分布式计算：实现大规模数据的并行计算和处理，提升系统的整体性能。

综合利用上述要素，可以构建一个高效稳定的大数据库构架，满足企业对数据处理和分析的需求。

大数据库构架的挑战

尽管大数据库构架为企业带来了诸多好处，但在建立和维护过程中也面临一些挑战。其中包括：

• 1. 数据安全：大规模数据存储和处理面临着更高的数据安全风险，需要加强对数据的加密和访问权限控制。
• 2. 系统复杂性：大数据库构架通常由多个组件和节点组成，系统的配置、管理和故障排除都较复杂。
• 3. 性能优化：随着数据规模的增长，如何保持系统的高性能成为一个持续挑战，需要不断优化和调整系统架构。
• 4. 成本控制：建立和维护大数据库构架需要投入大量的人力物力，成本管理成为企业关注的焦点。

应对这些挑战需要企业在技术、管理和资源投入等方面做出合理规划和决策，以确保大数据库构架的稳定性和可持续发展。

大数据库构架的发展趋势

随着数据时代的到来，大数据库构架在不断革新和演进。未来的发展趋势可能包括：

• 1. 智能化：大数据库构架将更加智能化，能够自动感知和调整系统配置，提升运行效率。
• 2. 容器化：采用容器技术实现数据库构架的快速部署和扩展，提高系统的灵活性和可维护性。
• 3. 数据安全：加强数据加密、隔离和权限管理，保护企业数据免受外部威胁。
• 4. 云化：大数据库构架将更多部署在云端，为企业提供灵活的存储和计算资源。

随着这些趋势的发展，大数据库构架将更好地满足企业日益增长的数据需求，为企业发展提供更强大的支持。

八、大数据分析师培训课程？

大数据培训课程内容。

1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

在这些内容中前期的基础部分的内容在大数据培训过程中是相对比较容易学会的，但是这部分的内容是相当重要的必须要掌握，基础部分学的好不好会直接导致你在大数据培训后期大数据技术部分学习的情况。

在大数据培训后期，如果你的前面的基础部分没有学好，哪后期的大数据技术部分页会学习的很差劲，因外这个阶段会涉及到许多的逻辑思维的东西，比较难掌握，所有就涉及到我们前面说的需要的大专以上学历的原因了。只有达到条件，在学习中努力一些，把基础打好，后边的学起来页就比较容易了。

九、物联网系统构架工程师

物联网系统构架工程师：未来智慧科技的中坚力量

随着科技的不断发展和智能化趋势的兴起，物联网技术已经逐渐走进人们的生活和工作中，成为推动社会发展的重要一环。在这个日新月异的信息时代，物联网系统构架工程师的职业地位变得越发重要，在未来的智慧科技领域扮演着至关重要的角色。

物联网系统构架工程师是指在物联网系统设计和开发中负责构建系统架构的专业人才，他们通过技术手段实现设备之间的信息共享和互联，将物理设备与互联网相连，实现智能化控制和管理。这种工程师需要掌握物联网系统的设计理念、互联技术以及数据传输和处理等方面的知识，从而为物联网应用和系统搭建稳定可靠的基础。

物联网系统构架工程师的角色与职责

作为物联网系统构架工程师，他们承担着重要的职责和角色，需要具备多方面的技能和能力。首先，他们需要理解物联网系统的整体架构，包括硬件设备、传感器、网络通信等各个组成部分的关系和相互作用，以及系统整体的设计理念。

其次，物联网系统构架工程师需要具备优秀的技术能力，包括网络通信技术、信息安全技术、数据处理与分析技术等方面的知识。他们需要能够根据系统需求选择合适的技术方案，并负责系统的实施和运行维护。

此外，作为物联网系统构架工程师，他们还应该具备良好的团队合作能力和沟通能力，能够与其他部门和团队合作，共同推动项目的顺利进行。同时，他们需要具备解决问题的能力，能够及时应对系统出现的故障和问题，确保系统稳定运行。

未来发展前景与挑战

随着物联网技术的不断发展和普及，物联网系统构架工程师的需求将会越来越大。未来，物联网技术将在各个领域得到广泛应用，包括智慧城市、智能家居、工业自动化等，这将为物联网系统构架工程师提供广阔的职业发展空间。

然而，随着技术的不断进步和发展，物联网系统构架工程师们也将面临各种挑战。新技术的涌现将给他们带来学习和更新的压力，他们需要不断提升自己的技术能力和专业知识，以保持竞争力。

此外，随着物联网技术的普及，数据安全和隐私保护等议题也将变得愈发重要。物联网系统构架工程师需要不断提升自身的安全意识和防护能力，确保系统数据的安全和可靠。

结语

物联网系统构架工程师作为未来智慧科技的中坚力量，承担着重要的职责和使命。他们将在物联网技术的发展中发挥关键作用，推动智慧科技的不断进步和发展。

因此，作为一名物联网系统构架工程师，要不断学习和进步，提升自身的技术能力和综合素质，不断适应技术的变革和发展，以应对未来的挑战和机遇，实现个人的职业发展和成长。

十、数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？

可以看看开课吧这个课程，感觉还是很不错的。

近日，开课吧与百度、微软、阿里、滴滴以及创新工场等头部企业展开深度合作。至此，开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液，而课程内容将更加丰富，实战性也将更强。

重要的是，Boss直聘、猎聘网等多家就业招聘企业也同开课吧达成合作，可为毕业生提供优先推荐服务，绝不让薪资就业成为难住学员的问题。

大数据分析全栈工程师 课程招生

全新改版，深度可达阿里P7

多名一线数据科学大师倾力指导

（前腾讯、美团、百度）

找工作拿不到 offer 退学费

本课程由廖雪峰老师团队倾情打造，围绕企业用人标准，­多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业，深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能，再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议，全新打造的数据科学相关的课程。

一 、课程简介

1.1 面向希望自己能够在4-6个月内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：

业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；

目前从事数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；

数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；

从事Python开发或传统IT技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；

对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；

对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员；

1.2 关于退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万，既退还学费。

二、五大实战项目

三、课程内容

课程持续时间为4个月，内容包括：

1. 主修专业课程；

2. 选修拓展课；

3. 个性化项目作业评审，全程进度督促与问题解答；

4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导；

5. 在线大数据实验平台。

2.1 主修专业课程

主修课，周期一共4个月，100课时，共3大部分：

1）数据分析之禅

2） 数据分析之道

3） 大数据分析之术

2.2选修拓展课

选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。

四、师资介绍

除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。

助教团队：

张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；

张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；

潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau

五、课程优势介绍

1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。

2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。

3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。

4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。

5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。

6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。

六、你需要达到什么样的预备能力

依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：

至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；

持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；

具有良好的逻辑思维能力；

有编程语言基础优先。

注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python和MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。

七、学费、资助与质量保障

通关班：7980元

就业班：17980元

本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。

分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；

退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。

前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。

八、报名流程与重要时间节点

九、学员评价

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十、相关问题答疑

Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？

A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。

Q：Python工程师的出路在哪？

A：随着这几年AI人工智能的火爆，带动了Python的热潮，各种Python课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是Python Web方向，因为AI人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学Python，大部分都是往Python Web方向引，要学Python基础、然后学Flask、Django、然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认Python可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢Java和PHP的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学Python交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。

除了门槛较高的AI必须掌握Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是Python的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？

Q：请问就业班对于任何人都适用吗？

A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。

Q：学完课程能达到什么水平？

A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：

熟练掌握数据库MySQL基本使用，精通SQL语句和Hive SQL；

熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；

熟练掌握Excel、Power BI、Tableau等数据分析可视化工具；

掌握Python/R；

能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；

具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。

最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。

注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。

附：1、线下交流会现场