描述
一、课程背景
在数字经济时代，数据已成为驱动企业决策、产品创新和业务增长的核心生产要素。从传统的数据仓库到现代数据湖仓一体化，从批处理到实时计算，数据研发领域正经历着技术架构与工程范式的深刻变革。企业急需能够构建稳定、高效、可扩展的数据管道，并保障数据质量与治理的专业人才。
然而，当前数据研发领域面临多重挑战：技术栈快速迭代带来的学习成本升高、大规模数据处理中的性能与稳定性问题、数据质量治理的体系化缺失、以及数据安全与合规的复杂性。传统的数据开发模式已难以满足业务对时效性、准确性和灵活性的综合要求。
本课程面向有志于从事数据架构、数据工程、数据平台开发等方向的学员，系统讲解数据研发的全链路技术体系，结合业界最佳实践与真实场景案例，培养既懂理论又能解决复杂工程问题的复合型数据研发人才。
二、课程目标
1. 技术体系构建
掌握从数据采集、存储、处理到服务的完整数据研发技术栈
理解批流一体、湖仓一体等现代数据架构的设计思想
熟练运用主流大数据框架（Hadoop/Spark/Flink）解决实际工程问题
2. 工程能力培养
具备设计高可用、可扩展的数据管道架构能力
掌握数据质量监控、任务调度、故障排查等生产级运维技能
学会数据研发项目的工程化管理和团队协作方法
3. 行业实践融合
了解不同业务场景（电商、金融、物联网等）下的数据研发特点
掌握数据治理、元数据管理、数据安全等企业级解决方案
培养技术选型、架构演进和成本优化的综合决策能力
三、学员收益
1. 硬技能提升
全链路技术掌握：从数据接入到数据服务端到端实战能力
多引擎深度应用：Spark、Flink、Hive等核心框架的生产级使用经验
云原生数据平台：基于云平台（AWS/Azure/阿里云）的现代化数据架构设计能力
2. 工程思维建立
系统设计能力：能够设计满足千亿级数据量的高并发处理系统
性能优化能力：掌握SQL优化、资源调优、存储优化等核心技术
质量保障体系：构建数据质量监控、血缘分分析、SLA保障的完整体系
3. 职业发展支持
岗位适配广泛：胜任数据研发工程师、数据平台开发、大数据架构师等岗位
项目经验积累：获得包含离线数仓、实时计算、数据治理的完整项目经验
行业认证路径：为考取云厂商大数据认证（如阿里云ACP）奠定基础
4. 长期价值
架构演进视野：理解数据平台从0到1、从1到N的建设路径
技术选型能力：具备根据业务场景选择合适技术方案的分析能力
成本控制意识：掌握计算资源优化、存储成本控制的实践方法
四、课程特色
真实场景驱动：基于电商、金融等行业真实业务场景设计实验项目
生产级代码规范：遵循企业级代码规范和质量标准进行工程实践
渐进式学习路径：从单机部署到分布式集群，从基础使用到高级调优
业界前沿覆盖：包含数据湖、实时数仓、DataOps等前沿技术专题
职业发展指导：提供技术学习路线、面试指导和职业规划建议
