大数据
掌握该行业全方位全领域的知识技能资源，了解行业前景和发展方向
覆盖大数据技术、工具、行业趋势及职业发展的系统化学习路径
15 个阶段
75 个技能
系统化的学习路线，从基础到进阶，循序渐进掌握核心技能
1
大数据基础概念
核心技能点
数据生命周期管理
数据类型与特征（结构化/非结构化/半结构化）
大数据4V特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity）
数据治理与质量控制
数据湖与数据仓库对比
2
数据处理技术
核心技能点
ETL流程与工具（Apache NiFi, Talend）
流处理技术（Apache Kafka, Flink）
批处理技术（Hadoop MapReduce, Spark）
数据清洗与预处理方法
数据集成与API设计
3
数据存储系统
核心技能点
分布式文件系统（HDFS, Ceph）
NoSQL数据库（MongoDB, Cassandra）
NewSQL数据库（CockroachDB, VoltDB）
时序数据库（InfluxDB, TimescaleDB）
对象存储（AWS S3, MinIO）
4
数据分析技术
核心技能点
统计分析与数学基础（概率论、线性代数）
OLAP与数据仓库建模
数据可视化工具（Tableau, Power BI）
数据挖掘与模式识别
商业智能（BI）系统架构
5
机器学习与大数据
核心技能点
机器学习基础算法（分类、聚类、回归）
分布式机器学习框架（Spark MLlib, TensorFlow）
深度学习与大数据结合
模型部署与优化（MLOps）
AutoML与自动化建模
6
大数据工具与框架
核心技能点
Hadoop生态系统（YARN, HBase）
Spark核心组件（RDD, DataFrame）
Flink流处理架构
Airflow工作流编排
云原生大数据工具（AWS EMR, Databricks）
7
行业应用案例
核心技能点
金融科技（风控、反欺诈）
医疗健康（基因组分析、电子病历）
智慧城市（交通流量预测）
电商推荐系统
物联网（IoT数据处理）
8
职业发展路径
核心技能点
初级阶段（数据工程师/分析师）
中级阶段（架构师/数据科学家）
高级阶段（CTO/首席数据官）
跨领域技能（产品思维、业务分析）
团队管理与项目领导力
9
软技能要求
核心技能点
技术文档编写与沟通
跨部门协作与需求分析
问题诊断与调试能力
持续学习与技术跟踪
数据伦理与合规意识
10
行业趋势与前景
核心技能点
AI与大数据融合（MLOps, AutoML）
边缘计算与实时分析
量子计算对大数据的影响
绿色计算与能耗优化
开源生态与云服务竞争
11
法规与标准
核心技能点
GDPR与数据隐私保护
数据安全法（中国）
数据跨境传输规范
行业数据标准（金融、医疗等）
伦理审查与合规审计
12
最佳实践与优化
核心技能点
性能调优（资源分配、并行计算）
容灾与高可用设计
成本控制与资源管理
监控与日志分析
技术债务管理
13
实践项目与案例
核心技能点
构建实时推荐系统
搭建数据湖架构
实现流数据处理管道
部署分布式机器学习平台
设计数据可视化仪表盘
14
认证与资质
核心技能点
Cloudera大数据认证
AWS大数据解决方案架构师
Apache Spark认证
Tableau认证专家
PMP项目管理认证
15
大数据安全与隐私
核心技能点
数据加密与脱敏技术
访问控制与权限管理
零信任架构应用
数据泄露应急响应
区块链在数据安全中的应用
职路APP - AI驱动的职业发展平台
个性化学习路径
基于AI算法生成专属的职业成长路径
职业测评
全面了解自己的职业兴趣和能力特长
智能简历
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职位分析
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