了解薪资保障

22197元/月

平均就业薪资

19853元/月

非一线城市平均就业薪资

9083元/月

平均涨薪额度

7853元/月

非一线城市平均涨薪额度

80.15%

平均涨薪幅度

74.42%

非一线城市平均涨薪幅度
大数据一期、二期学员傲人成绩惊喜出炉

一期学员部分就业数据公布

*数据截止2021年10月8日

二期学员部分就业数据公布

*数据截止2022年4月29日
学员
入职公司
岗位名称
录取薪资 (元)
薪资涨幅 (元)
张**

**网

大数据开发工程师
53000
12000
顾**

**汽车

大数据开发工程师
37500
19500
张**

北京**行

大数据开发工程师
35000
15000
卢**

广东**科技有限公司

大数据开发工程师
33000
10000
李**

**信息技术有限公司

大数据开发工程师
28000
8000
张**

深圳**有限公司

大数据开发工程师
25000
8000
李**

**(北京)数据科技有限公司

大数据开发工程师
23500
13500
许**

**智能

大数据开发工程师
23000
12000
刘**

北京**科技有限公司

大数据开发工程师
23000
8000
万**

北京**科技有限公司

大数据开发工程师
23000
4000
陈**

北京**网络科技有限公司

大数据开发工程师
22000
8000
陈**

杭州**集团科技

大数据开发工程师
22000
9000
江**

**股份有限公司

大数据开发工程师
20000
9300
赵**

e**

大数据开发工程师
20000
9000
6期大升级,助力实现50w大数据实时工程师

新增200+小时录播《亚秒级实时计算进阶课程》,Flink源码贡献者亲自设计授课

01
大数据数据采集
02
大数据NoSQL&消息中心专题
03
大数据实时OLAP框架
04
数据湖开发
05
Flink技术栈
06
FlinkSQL从原理到精通
07
项目1--阿里云DataWorks全链路数据开发平台
08
项目2--Flink+Hudi湖仓一体化解决方案
09
Flink源码剖析
10
Flink二次开发
第一阶段:大数据数据采集
核心技能
  • 掌握数据采集基本思路
  • 掌握数据采集多种数据源方案
主讲内容
  • 1、Flume原理及架构
  • 2、Source-Sink-Channal
  • 3、文件数据源及相关配置
  • 4、Flume断点续传
  • 5、数据源采集方案
  • 6、MySQL实时数据的Cannal采集方案
  • 7、Oracle实时数据的OGG数据采集方案
课程6.0六大超值权益,懂你所需
  • 权益一

    增加火爆课程
    【机器学习】

    课程亮点
    课程时长:60小时

    人工智能是基于大数据技术之上对有价值数据进一步提取和挖掘的技术,也是当前乃至未来时代热门的技术之一,已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。 狂野大数据4期新增时下最热门机器学习课程,覆盖了从Python数据科学库,Python机器学习等重点内容,课程知识体系完备,让具备大数据基础的学员能够从零学习机器学习,成为未来数据科学家。

    课程内容
    • 第一章 机器学习概述V2.1
    • 第二章 环境安装和使用V2.1
    • 第三章 matplotlibV2.1
    • 第四章 numpyV2.1
    • 第五章 pandasV2.1
    • 第六章 seabornV2.1
    • 第七章 K近邻算法V2.1
    • 第八章 线性回归V2.1
    • 第九章 逻辑回归V2.1
    • 第十章 决策树V2.1
    • 第十一章 集成学习V2.1
    • 第十二章 聚类算法V2.1
    • 第十三章 朴素贝叶斯V2.1
    • 第十四章 SVM算法V2.1
    • 第十五章 EM算法V2.1
    • 第十六章 HMM算法V2.1
    • 第十七章 集成学习进阶V2.1
  • 权益二

    增加热门课程
    【大数据数据挖掘】

    课程亮点
    课程时长:30小时

    大数据数据挖掘是基于大数据Spark技术栈之上,使用SparkMl或SparkMllib完成机器学习,数据挖掘等常见分类,回归,聚类及推荐任务,在大数据存储和计算基础之上,掌握大数据挖掘的内容能够解决企业级大数据场景人工智能常见问题,助力成为数据架构师及数据科学家。

    课程内容
    • 第一章 机器学习基础
    • 第二章 SparkML&SparkMllib基础
    • 第三章 SparkMl特征工程实战V2.1
    • 第四章 SparkMl分类算法实战
    • 第五章 SparkMl聚类算法实战
    • 第六章 SparkMl回归算法实战
    • 第七章 SparkMl推荐算法实战
    • 第八章 SparkMl高阶主题
  • 权益三

    增加8大精品项目课程
    15次+项目直播精讲

    课程价值

    掌握企业级项目经验与技巧,助你解决企业工作场景常见问题,技术竞争力直线飙升!更哇塞!

    真·业务项目
    • 课程讲授项目
    • 项目1《亿品新零售项目V5.0》
    • 项目2《富华保险项目》
    • 项目3《星途车联网项目》
    • 增加精品项目
    • 项目1《金融保险行业用户画像解决方案》
    • 项目2《阿里云DataWorks全链路数据开发平台》
    • 项目3《Flink+Hudi湖仓一体化解决方案》
    • 项目4《知行教育项目》
    • 项目5《千亿级数仓项目》
    • 项目6《客快物流项目》
    • 项目7《一站制造大数据项目》
    • 项目8《今日指数项目》
  • 权益四

    增加Java架构方向
    技术学习权益

    主题模块
    • 大型分布式架构突击
    • 海量数据高效处理
    • 高效运维综合落地
  • 权益五

    增加免费提供价值百万
    大规模大数据云服务器集群使用权

    惊喜福利
    • 真·大规模服务器集群
    • 真·海量数据处理
    • 真·体验企业项目上线
  • 权益六

    增加360°就业无忧服务
    入职加薪更稳

    一站式就业解决方案
    • 个性化定制个人职业发展规划
    • 从入学到就业全程陪伴、悉心指导
    • 职业测评&360°综合模拟面试
    • 大厂内推、老学员企业直通车
职业瓶颈期,专家为何建议转型大数据?

01

就业机会越来越多

未来3-5年,大数据人才需求缺口将达到230万人

02

月薪远高于普通开发

1~2年经验的大数据人才,起薪突破30万每年,且没有上限

了解大数据相关职位

五大课程亮点,高薪职场触手可及
大厂级
前沿技术
真场景
实战项目
全行业
解决方案
强业务
技术要点
狂助力
职场进阶

联合北京大数据研究院、百度云、帆软共建11个“大厂”级实战项目

  • 01

    亿品新零售项目V5.0

  • 02

    富华保险项目

  • 03

    星途车联网项目

  • 04

    金融保险行业用户画像解决方案

  • 05

    阿里云DataWorks全链路数据开发平台

  • 06

    Flink+Hudi湖仓一体化解决方案

  • 07

    知行教育项目

  • 08

    千亿级数仓项目

  • 09

    客快物流项目

  • 10

    一站制造大数据项目

  • 11

    今日指数项目

  • 01

    亿品新零售项目V5.0

    300+

    指标数量

    1095亿

    数据量

    项目描述
    本项目基于一家大型连锁超市研发的大数据分析平台。是第一个深度使用Presto的项目,为后续Presto相关课程的研发打下了坚实的基础,也为学员的就业拓宽了道路;真实的数据结构,复杂的SQL实现过程,学生学习以后可以达到离线数仓的高级开发水平。
    主讲内容
  • 1.项目介绍与环境准备
  • 4.Presto
  • 7.DM、RPT、导出实现
  • 2.数仓分层
  • 5.DWB实现
  • 8.Nifi调度
  • 3.OLTP、ODS、DWD实现
  • 6.DWS实现
  • 查看更多实战项目

    获取项目源码

    高标准、全行业、高性能的真项目

    「 校验大数据项目含金量的五大标准 」

    真实、丰富业务场景

    业务指标>40个

    业务主题>56个

    技术方案完整落地

    丰富的课程项目

    大规模数据处理架构

    项目架构支撑TB级

    数据存储、处理

    大数据项目全流程落地

    涵盖采集、数仓、分析

    调度、部署、BI等全流程

    离线、实时架构全面覆盖

    项目包含真实场景离线

    离线、实时架构全面覆盖

    一键打包项目资料

    30+技术解决方案

  • 基于Oracle Golden Gate + Canal实时采集方案
  • 基于Socket + Flume + Kafka实时采集方案
  • 基于Flink的流批一体数据数据处理方案
  • 基于Flink CEP的监控告警方案
  • 基于HBase + Phoneix千亿级大规模明细查询方案
  • 基于Kudu+Impala高性能AdHoc方案
  • 基于Kylin的快速OLAP分析方案
  • 基于Azkabna+Spark SQL作业调度方案
  • 基于Flink + Druid实时数仓解决方案
  • 基于Flink + MongoDB的自定义规则告警方案
  • 基于Cloudera Manager大规模数据离线OLAP方案
  • 基于MySQL+Kettle的传统关系型数仓解决方案
  • 基于Apache Superset开源BI看板解决方案
  • 基于Elastic Stack实时分析解决方案
  • 基于Logstash+Grok+Ruby实时ETL解决方案
  • 基于Docker实时数据采集部署方案
  • 基于Kettle+Javascript的离线ETL方案
  • 基于Flink CEP+Redis实时监控预警方案
  • 基于Structured Streaming实时ETL解决方案
  • 基于Kettle的离线ETL+调度解决方案
  • 基于Spark MLLib数据挖掘建模方案
  • 基于Avro+Kafka的高效消息存储方案
  • 基于Spark Core的数据倾斜调优方案
  • 基于Flink异步IO高效集成外部存储方案
  • 基于Oozie+Hive的离线作业调度方案
  • 基于AWS百台集群千亿级规模调优方案
  • 基于DataX的数据同步方案
  • 基于AWS云上数仓解决方案
  • 基于Data Lake数据湖解决方案
  • 基于Atlas元数据管理解决方案
  • 基于Oracle Golden Gate + Canal实时采集方案
  • 基于Socket + Flume + Kafka实时采集方案
  • 基于Flink的流批一体数据数据处理方案
  • 基于Flink CEP的监控告警方案
  • 基于HBase + Phoneix千亿级大规模明细查询方案
  • 基于Kudu+Impala高性能AdHoc方案
  • 基于Kylin的快速OLAP分析方案
  • 基于Azkabna+Spark SQL作业调度方案
  • 基于Flink + Druid实时数仓解决方案
  • 基于Flink + MongoDB的自定义规则告警方案
  • 基于Cloudera Manager大规模数据离线OLAP方案
  • 基于MySQL+Kettle的传统关系型数仓解决方案
  • 基于Apache Superset开源BI看板解决方案
  • 基于Elastic Stack实时分析解决方案
  • 基于Logstash+Grok+Ruby实时ETL解决方案
  • 基于Docker实时数据采集部署方案
  • 基于Kettle+Javascript的离线ETL方案
  • 基于Flink CEP+Redis实时监控预警方案
  • 基于Structured Streaming实时ETL解决方案
  • 基于Kettle的离线ETL+调度解决方案
  • 基于Spark MLLib数据挖掘建模方案
  • 基于Avro+Kafka的高效消息存储方案
  • 基于Spark Core的数据倾斜调优方案
  • 基于Flink异步IO高效集成外部存储方案
  • 基于Oozie+Hive的离线作业调度方案
  • 基于AWS百台集群千亿级规模调优方案
  • 基于DataX的数据同步方案
  • 基于AWS云上数仓解决方案
  • 基于Data Lake数据湖解决方案
  • 基于Atlas元数据管理解决方案
  • 查看所有技术解决方案

    业务之下220+技术点支撑

    采集

    储存

    计算

    平台

    工具

    可视化

    • Sqoop

    • Canal

    • Ogg

    • Flume

    • Socket

    • DataX

    • Logstash

    • FileBeat

    • Kettle

    • Nifi

    查看所有技术点

    合理的课程安排,更适合有编程经验的开发人员学习

    01

    大数据的专属操作系统

    02

    殿堂级开源大数据框架

    03

    企业最信赖的TB级大数...

    04

    海量批处理项目实战

    05

    高性能NoSQL分布式...

    06

    全球最受欢迎的计算...

    07

    性能之巅——实时计算...

    08

    实时大数据项目实战

    09

    大厂面试题就业阶段

    第一阶段:大数据的专属操作系统

    主要知识点

    1.系统安装(虚拟机、发行版安装、快照)

    3.文件系统

    5.权限管理

    7.高级文本处理指令

    2.终端远程连接

    4.磁盘管理

    6.网络管理

    8.操作系统编程

    可解决的问题

    • 具备大数据最常用的操作系统管理和运维操作能力;

    • 能够理解分布式协调服务的原理和应用场景。

    可掌握的核心能力

    • 能够熟练使用Linux系统;

    • 能够使用Linux命令来管理操作磁盘、权限、网络等;

    • 能够通过基于SHELL脚本来比编写,控制程序自动化执行;

    • 掌握集群的环境准备、搭建能力;

    • 掌握分布式服务协调系统原理并应用。

    获取所有完整课程大纲

    本课程适合谁?

    急于转型的开发人员

    了解或熟悉某种开发语言,职业发展受限
    渴望进入更热门、更高薪的领域。

    寻求技术提升者

    具备一定的专业理论基础
    在业务中需要深度使用大数据相关技术的人员。

    升职加薪需求者

    1年以上开发经验,待遇发展受限
    急于寻求职位或薪资的快速提升。

    测测我适合学大数据吗?

    大数据工程师职业发展路径

    了解大数据行业薪资

    在线直播教学模式

    免费职业规划

    更丰富的直播课程

    查看直播详情

    更全面、更有效的就业服务

    深度定制学员职业发展路线,基于学员反馈、调研等方式升级服务为《360°就业通》,

    以提供更全面、有效的就业服务。

    查看《360°就业通》

    全程式督导,提升学习效率,治愈拖延

    对于学习,时间是最大的成本。博学谷提供全程式督导,缩短学习周期,杜绝拖延。

    班主任老师

    全程带班,

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    5年+开发经验的导师,

    全程答疑!

    学员

    就业指导老师

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    减轻学员压力!

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    博学谷努力为每位毕业生搭建职业进阶平台,构筑了全程化、个性化的职业生涯辅导体系,建立以各地区、

    各院校以及各企业相结合的毕业生就业服务平台。

    19 个全国就业服务指导地区

    500 家招聘合作企业

    100000+ 校友资源群

    查看更多招聘合作企业

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