大数据研发专业 打造大数据工程师，大数据开发工程师是负责构建、维护和优化大数据应用程序的专业人员。他们使用各种大数据技术和工具来处理和分析大规模数据集，从而提供有价值的业务见解.
大数据开发工程师是负责构建、维护和优化大数据应用程序的专业人员。他们使用各种大数据技术和工具来处理和分析大规模数据集，从而提供有价值的业务见解.
大数据开发工程师需要使用各种数据处理工具和技术来获取、清洗和转换数据。他们负责编写数据清洗和数据转换的代码，以确保数据格式正确，并符合分析需求。.
大数据开发工程师负责构建和维护数据仓库，以存储和管理大数据集。他们需要使用各种大数据工具和技术来处理和管理数据仓库，并确保数据的高可用性和可靠性.
大数据开发工程师需要使用各种数据分析技术和工具来分析和挖掘数据集。他们需要编写数据分析程序，并将数据转换成可视化图表和报告，以帮助业务部门做出更明智的决策.
大数据开发工程师需要对大数据应用程序进行优化，以确保程序能够高效地处理和分析数据。他们需要对程序进行调优，并采用最佳实践来提高应用程序的性能.
总的来说，大数据开发工程师需要熟悉各种大数据技术和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，以及编程语言如Java、Python等。还需要有扎实的编程和数据处理技能，以及良好的问题解决和团队合作能力，以成功地构建和维护大规模的数据处理应用程序.
随着大数据技术的快速发展，大数据开发工程师需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的市场需求.
我们特别设计的计算机基础不仅适用于0基础的学员，对于有基础的同学，也是很好的补充.
计算机基础
操作系统
计算机网络
需求
需求分析与可视化
业务模型
软件交互
架构设计
接口设计
数据库设计
Hadoop生态
SPARK 生态
KAFKA 中间消息件
HBASE 列式存储
FLINK 生态
SPARK项目
基于 FLINK 项目
基于HIVE项目
linux操作系用
容器虚拟化
一体化运维
项目管理能力
项目估算能力
系统设计能力
系统前端研发能力
系统后台研发能力
系统运维能力
系统交付能力
项目实施交付能力（PM），是我们设计的顶层能力。所有专业的教学体系都是围绕着项目实施交付能力展开。 项目实施对项目管理，项目估算，项目报价，项目规划，项目研发，项目上线交付等整个项目全过程 进行了详尽的实战设计。是我们突破职业瓶颈的和突出个人综合能力的利器。博添以项目交付实施为目标， 在实战中贯穿项目实施能力，融为一体，知行合一，达到企业要求的项目管理型人才。 可以看到在《大数据研发》专业中，我们能掌握的项目实施能力有如下方面：
云计算
大数据
人工智能
区块链
物联网
web3.0
领域驱动是实训体系设计的第二条基准线。在现在的市场中，企业需求越来越高，这也是当前社会发展的一种映射。 只在一个领域有所长，其他领域一概不知的情况下，人才优势就不会体现的非常明显。在博添，根据实战项目的需要， 我们不会只纠结一一个领域的技术，如果项目需要大数据·人工智能·等多方面的领域技能，那么在咱们的实训体系中 是全部包含的，我们要做到多领域的涉猎，不局限于技术的层面，实战项目需要什么，我们就用什么，做到真正的实战先行， 在《大数据研发》专业中，我们会涉及到如下（选择性）领域的内容：
Hadoop生态
SPARK 生态
KAFKA 中间消息件
HBASE 列式存储
FLINK 生态
SPARK项目
基于 FLINK 项目
基于HIVE项目
在“战略”的层面，实训体系之所以把技术放在最后，是突出了项目实战的主导位置。 实训体系的建立也是这样建立的，没有项目实战，我们宁愿不教技术。技术服务于项目，没有 针对型的实战项目，技术也只是一纸空谈。这个我们在理论为主的教学中已经深刻的体会到了它 的枯燥以及面向社会工作时的茫然。在“战术”的层面，技术当然也是必不可少的，具体的工作要建立在技术的 基础上方能完成，“战略”与“战术”的结合才是最终的完全体。在《大数据研发》专业中 您可以掌握的具体技术有如下部分：
大数据研发市场需求旺盛，在将来的企业中更受企业欢迎。 我们可以看到，在最近2023年9月份的网站招聘信息中，boss招聘/智联招聘/百度百聘的招聘 量和薪资都比较不错。新在基本可以稳定在20000左右，高级的可以到30000以上，好的市场行情 为我们带来更好的就业结果，也从侧面证实了市场对大数据工程师的需求度和发展前景。
大数据研发可以适应的岗位不只是大数据工程师一种，甚至可以延伸很多岗位，在我们就业的时候 可以有更多的选择和更好的扩展。可以适应的岗位有：
一线薪资：2W+
一线薪资：1.5W+
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