前沿展望
- 数据开发平台产品整体建设思路
- 大数据平台系统落地实践干货
- 贝壳找房实践案例精讲
- DIKW金字塔理论价值匹配
为什么要学习这门课程?
·如果你是已经拥有大数据开发经验的工程师,这门课可以让你进一步了解大厂大数据平台的实践落地经验,从而提升自己的技术水平;
·如果你是软件开发工程师、产品经理等希望接触了解大数据平台系统的同学,这门课也能让大家知晓大数据平台到底是研发哪些系统,在工作中如何使用;
·对于企业数字化转型的产品技术负责人和数据平台负责人等管理人员,本次课程也能指明企业数据平台建设的演进方向。
老师是谁?
李小龙:贝壳找房,大数据架构师
•前百度大数据资深工程师
•十年大数据研发工作经验
•毕业于武汉大学计算机学院
•主导了贝壳大数据平台体系的建设,在数据仓库、数据治理、数据中台 等领域具备丰富的实践经验。带领团队研发过一站式数据开发管理平台、分布式任务调度、实时计算平台、指标平台、数据分析报表平台 等系统。
课程亮点有哪些?
课程亮点一:大数据平台涉及的系统众多,如何有效进行分层架构设计?本门课程会根据DIKW金字塔理论来讲述大数据平台在公司的分层建设和价值贡献。
课程亮点二:各个公司采用的大数据技术框架都是类似的,但缺乏系统落地建设的实践干货。本门课程以贝壳大数据平台建设的具体案例出发,针对数据平台每个系统在研发过程中遇到的挑战给出具体的解决方案。
课程亮点三:结合讲师多年的工作经验,详细介绍数据平台产品建设的整体思路。譬如企业内部的数据资产如何进行有效管理,如何打造满足数据研发、算法研发、BI分析师的一站式数据开发平台等。
注:本门课程提供课件
公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
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讲师收到你的提问会尽快为你解答。若选择公开提问,可以获得更多学员的帮助。
课程大纲
- 第一章 大数据平台的定位与价值
- 1-1试看 为什么要学习大数据平台建设?03:29
- 1-2试看 大数据平台的定位与价值08:52
- 第二章 大数据平台架构如何从规划到落地
- 2-1快速搭建:大数据平台从规划到落地05:03
- 2-2精准解决:建设过程中所面临的问题05:47
- 第三章 贝壳大数据平台实践落地
- 3-1平台系统化建设:数据管理平台12:53
- 3-2平台系统化建设:任务调度平台14:34
- 3-3平台系统化建设:实时计算平台07:01
- 3-4平台系统化建设:指标报表平台18:36
- 第四章 经验总结与前沿展望
- 4-1经验总结03:20
- 4-2前沿展望05:13