泰迪数据智能线上学徒班

一、项目背景

     随着互联网普及和移动互联网的突飞猛进，人们已然进入信息爆炸时代，人们已不再为如何获取信息而苦恼，但如何对已获取的信息进行有效处理，即在现有数据资源上进行“数据深加工”，进一步从中挖掘出有价值的内容却困扰着无数人。大数据和人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将全面释放科技革命和产业变革积蓄的能量，对于打造新动力具有重要意义。推动大数据和人工智能的发展重在人才的支撑，人才的质量和数量决定着大数据和人工智能发展的水平和潜力。

     为深入贯彻全国教育大会落实《国家职业教育改革实施方案》、《教育部2019年工作要点》部署，就“总结现代学徒制试点经验，全面推广现代学徒制”有关工作要求，结合社会大数据&人工智能人才需求情况和高校实践教学环节薄弱的痛点，泰迪科技以“互联网+教育”理念，推出针对性的解决方案“数据智能线上学徒班”。

二、课程特色

2.1、两大特色

 （1）完成全真项目案例学习，相当于3年工作经验——课程包含公司积累的精选项目案例，一个项目案例平均工期为3~4个月，学会10个案例相当于拥有30~40个月的项目经验，约为3年工作经验！

（2）参与实际项目开发，全真项目案例学习结束后，学员将进入项目实战环节，参与实际项目的开发，所有项目均是从公司在建大数据开发项目剥离出来的子课题。

 2.2、四大优势

（1）贴近企业真实工作环境，培养实战型大数据人才——侧重实践，解决实际问题，提高核心竞争能力，帮助学员快速获得工作经验，真实对接企业工作流程。特别注重学员实际工作能力的培养，在传授知识的同时，通过技能类课程演练与相关项目实战，提升学员在大数据开发方面的能力。

（2）深入实战项目开发，手把手带你做项目——课程使用真实部署的企业级项目，还原项目开发流程，注重硬技术与软技能相结合，从基础到进阶层层深入，利用企业项目回归技术本身，聚焦大数据核心技术的教学，快速提升实战能力，让学员在实战中获取项目经验，培养全方位、复合型人才，打造全栈式大数据开发从业人员。

（3）完善的课程体系，标准化流程教学——公司拥有自主知识产权的课程体系，已被1000多所高校选作授课教材，还为众多高校提供大数据开发实训，课程体系不仅包括大数据开发必备理论、工具、技术，还有相对应的项目实战，为大数据行业提供能随时上岗的大数据开发从业人员。

（4）简历优化、面试辅导、就业推荐一应俱全——公司拥有完善的就业管理制度，多重就业服务体系保障，安排专业的就业指导及面试技巧课程，就业班主任全程跟进，掌握每个学员的学习特点，精准推送，实时就业推荐，保障每个学员顺利就业挑战高薪！

二、课程开设方向

方向一：大数据应用开发（4980元/人）

  2.1、课程介绍（大数据应用开发）  

 本课程使用了当下最为流行Hadoop + Spark大数据框架，全面、深入地探讨了大数据开发、大数据分析、数据仓库等技术。课程按照企业实际岗位需求进行编排设计，所有内容皆以企业实际项目作为贯穿，课程项目主要来源为泰迪科技近10年来的实际企业服务项目，内容贴近实际、更具针对性。培训教材全部采用泰迪公司自主开发的大数据系列教材，课程内容标准化、体系化。整体培训注重实践，强调学生的动手能力，为学生找工作做充足准备

  2.2、适合人群（大数据应用开发）  

2.2.1、大三大四应届学生——缺乏工作经验和技能，对未来没有明确目标与规划，想拥有一技之长

2.2.2、零基础的社会人员——对大数据感兴趣，想学习大数据技术抢占未来

2.2.3、有基础的在职人员——具有一定大数据或开发基础，想提升，突破职业瓶颈期

2.2.4、有计划转行的人员——对薪资待遇不满意，上升空间有限，希望突破现状实现转行

   2.3、课程大纲（大数据应用开发）  

  2.4、对口职位（大数据应用开发）  

2.4.1、大数据开发工程师    15~25K·月 [平均薪资]

大数据的核心是Hadoop，Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术的需求将持续增长，如Hive、HBase、MapReduce、Pig等。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

2.4.2、ETL开发工程师    15~20K·月 [平均薪资]

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。

2.4.3、数据挖掘工程师    20~25K·月 [平均薪资]

数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中一步步通过清洗数据、建立模型、迭代优化，将商业问题以数据输出的形式给解决。

2.4.4、数据仓库工程师    20~25K·月 [平均薪资]

数据仓库工程师是大数据领域公司招聘较多的岗位，薪资也较高。数据仓库分为离线数仓和实时数仓，企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。就目前来说，大多数的企业还是以离线数仓为主，不过未来趋势肯定是实时数仓为主。

2.4.5、大数据运维工程师    15~25K·月 [平均薪资]

运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用大数据可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。自动化运维也是大数据的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

2.4.6、大数据测试工程师    10~20K·月 [平均薪资]

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。大数据提供了很多自动化测试的框架，避免了大量的重复工作，大数据自动化测试也变得越来越流行。

2.4.7、BI工程师    10~20K·月 [平均薪资]

BI工程师与数据分析师非常相似，都需要对数据进行分析和报告，都不做预测建模。不同之处在于，BI工程师主要做数据分析、数据仓库以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深人的了解。同时还需要做商业智能分析，帮助企业管理数据做分析，为领导决策、做预算、企业发展提供所需要数据支撑等。

方向二：大数据挖掘与人工智能（4980元/人）

  2.1、课程介绍（大数据挖掘与人工智能）

      课程按照企业实际岗位需求进行编排设计，所有内容皆以企业实际项目作为贯穿，课程项目主要来源为泰迪科技近10年来的实际企业服务项目，内容贴近实际、更具针对性。培训教材全部采用泰迪公司自主开发的大数据系列教材，课程内容标准化、体系化。整体培训注重实践，强调学生的动手能力，为学生找工作做充足准备。

  2.2、适合人群（大数据挖掘与人工智能）

1、应届毕业生---缺乏工作经验和技能、对未来没有明确目标与规划、想拥有一技之长；

2、零基础入门--对数据挖掘感兴趣、想学习Python抢占未来；

3、在职提升--具有一定数据分析基础想提升突破职业瓶颈期；

4、计划转行--对薪资待遇不满意、上升空间有限、希望突破现状实现转行。

  2.3、课程大纲（大数据挖掘与人工智能）

   2.4、对口职位（大数据挖掘与人工智能）

1、大数据分析方向：数据分析师15~25K·月 [平均薪资]、业务分析师10~20K·月 [平均薪资]、市场分析师15~20K·月 [平均薪资]、运营分析师10~20K·月 [平均薪资]。

2、大数据开发方向：大数据开发工程师20~35K·月 [平均薪资]、网络爬虫工程师10~25K·月 [平均薪资]、BI开发工程师15~25K·月 [平均薪资]、ETL开发工程师10~25K·月 [平均薪资]。

3、大数据算法方向：算法工程师20~35K·月 [平均薪资]、数据挖掘工程师20~25K·月 [平均薪资]等

三、师资简介

	樊哲  泰迪科技司特聘讲师，某国际银行大数据开发工程师，Hortonworks授权Apache  Hadoop开发者认证培训讲师，Hadoop Mahout技术实践者和研究者；对Hadoop的MapReduce编程模型有深刻理解，同时对Mahout技术有较深认识，对Mahout源码有深入研究，擅于Mahout中数据挖掘的K均值聚类算法、贝叶斯分类算法、FP树关联规则算法的应用；主编《Mahout算法解析与案例实战》、《Hadoop数据分析与挖掘实战》、《Hadoop与大数据挖掘》等图书专著；具有电信行业和银行业的项目经验和行业知识，主持中国电科院电力大数据平台、电能量数据挖掘与智能分析、客户服务智能分析系统等项目。
	张敏    泰迪科技司培训总监，从事用户数据分析和数据挖掘工作六年，具有丰富得大数据挖掘理论及实践培训经验，对数据具有较高的敏感度，根据数据对其进行全面得统计分析。精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面得数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务得经验，主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。2017年"泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训"主讲讲师，2018年广东省Python与深度学习技术师资培训班主讲讲师、2018年第一/三/五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师、2019年第一/二/三期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师，2019年国家电网大数据竞赛河北、湖南省、甘肃省电力系统培训班主讲讲师，先后负责过西安理工大学、广东工业大学、广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织、参与编写图书《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》等。
	律波   泰迪科技司高级数据分析工程师，应用统计学硕士，有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底；精通R、Python、Power BI、Excel等数据挖掘分析工具，具有丰富的培训和项目经验，擅长从数据中发掘规律，对数据具有较高的敏感度，逻辑思维能力强，擅长数据可视化，机器学习、深度学习等算法原理的实现，如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等；负责"珠江数码大数据营销推荐应用"项目，完成标签库的构建及产品推荐模型；负责"京东电商产品评论情感分析"项目，完成了评论数据情感评价模型、LDA主题模型的构建；通过项目案例的转换；负责多个本科类院校数据分析软件培训和毕业生数据分析培训，先后负责广西科技大学、闽江学院、广东石油化工、韩山师范学院、广西师范大学等数据分析软件培训及实训等。多次负责"泰迪杯"数据挖掘大赛题目的构思和实现、赛前培训。大数据专业系列图书编写委员会成员，负责《R语言与数据挖掘》、《Python实训案例》、《Excel可视化案例》等书籍编写工作。
	杨惠    泰迪科技司高级数据分析师，从事人工智能工作多年，擅长计算机视觉和自然语言处理，熟悉常用深度学习算法原理及应用，如神经网络、SVM、强化学习等算法；精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如"智能聊天客服"项目，"车牌智能识别"项目，"京东电商产品评论情感分析"项目，"珠江数码大数据营销推荐应用"项目；"电子商务网站智能推荐服务"项目；"基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人"项目。具备丰富的培训经验，曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训；2018年第一/三/五期全国高校大数据核心技术与应用师资研修班主讲讲师，2019年第一/三/五期全国高校大数据与人工智能师资研修班主讲讲师，2019年国家电网大数据竞赛河北省电力系统培训班主讲讲师。大数据专业系列图书编写委员会成员，负责《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》、《TensorFlow2深度学习实战》、《深度学习与计算机视觉实战》等书籍编写工作。
	陈四德    泰迪科技司高级数据分析师，统计学专业，对数据统计分析和数据挖掘领域均有较强的理解和理论基础；有造价行业、游戏行业背景和丰富的项目经验，精通行业内的各种指标分析，擅于从多维度分析数据，逻辑性强；擅长Python、R语言、MySQL数据库等工具，能熟练对数据进行数据处理和分析，掌握常用的数据挖掘算法如分类、聚类等，以及深度学习TensorFlow的使用。负责“网站会员流失预测”项目，完成数据处理，模型构建；负责“平台BI埋点数据入库及数据分析”项目，完成数据盘点、数据指标整理和把控；负责“游戏数据分析”项目，完成产出游戏生态日报、客户价值分群结果、用户流失的预警、用户画像指标的完善和维护，项目经验丰富。负责过西安交大城市学院、福建农林大学、国培师资培训、韩山师范学院数据分析就业班、湖南科技职业技术学院、武汉科技大学、广东机电职业技术学院国培、柳州城市职业技术学院第一届大数据职业技能竞赛指导、吉林大学珠海学院等培训项目，授课经验丰富。负责过“泰迪杯”数据挖掘挑战赛出题及赛题指导。
	焦正升     泰迪科技司资深项目研发工程师、高级信息系统项目经理、高级软件开发工程师，拥有7年相关从业经验；致力于信息技术的应用与传播，信息系统产业的发展。精通JAVA编程语言，熟悉Spring Boot、Spring Cloud等主流开发框架、MySQL数据库、VUE数据驱动渐进式框架等主流技术。参与《Hadoop与大数据挖掘》、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等图书的编写。拥有电力、电子政务、轻工环保、交通运输等多项领域的项目管理研发经验，项目团队为北京市信访办研发的“大数据助力智慧信访”系统获得第七届金铃奖-公共服务类“智能决策奖”。
	郑素铃    泰迪科技司特聘讲师。从事大数据项目研发工作，对Hadoop大数据技术有较深的研究，熟悉掌握Hadoop环境部署和Hadoop核心计算框架MapReduce的原理和应用。掌握Spark原理及编程，熟练使用Spark的图计算Graphx和算法库MLlib。对非结构化数据框HBase以及结构化数据框Hive有深刻的了解。掌握数据挖掘和机器学习的常用算法，熟悉数据挖掘流程，具备项目开发经验，如“数睿思网站用户画像研究”和“法律服务智能推荐系统”项目，在推荐系统方面比较有研究。先后参与了《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写工作。
	周津    泰迪科技司高级大数据开发工程师，对Hadoop生态圈技术有深入理解，熟练掌握Hadoop环境部署和Hadoop核心计算框架MapReduce的原理和API应用，以及HDFS分布文件系统存储结构。对HBase、Hive数据库有深刻理解。掌握SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming原理及编程，熟悉Spark底层与运行机制。曾深度参与江苏省纪委大数据平台与广东省公安厅电子数据取证大数据平台的开发和建设。
	吴嘉泳   泰迪科技司高级大数据开发工程师，一线大数据研发工程师，对Hadoop+Spark生态体系有深入研究，熟练掌握Hadoop环境部署和Hadoop核心计算框架MapReduce的原理和API应用，掌握Spark原理及编程，熟练使用Spark的算法库MLlib。对非结构化数据库HBase以及结构化数据库Hive有深刻的了解。深度参与某电网公司内部客服优化系统开发，主要负责对系统中的海量文本数据进行处理和挖掘，利用Spark+Hive和相应组件实现潜在规律地挖掘。参与编写1+X相关图书编写工作，参与《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写。先后跟进负责第三期全国高校大数据与人工智能双师骨干师资研修班和部分项目案例资源开发工作。

四、联系方式