杭州大数据开发工程师培训班

【适合人群】

22-32岁待业往届生/想转行的职场人

特别提醒：数学、统计学、计算机类专业学员就业优势更明显

【课程设置】

要求全日制本科毕业2年以上，年龄33岁以下，（学习需自带电脑）

学习周期：工作日实训35天

【课程简介】

抓住AI大数据时代风口！35天快速就业
数字经济高速发展，大数据开发人才已成为政企数字化转型的核心刚需！现在掌握AI大数据开发技能，相当于10年前先精通数据分析的职场先锋！

机构展示墙

【课程优势】
校企联合研发，课程直击企业需求 课程聚焦企业真实岗位需求设置内容，不同于传统培训“泛泛而教”的模式，精准筛选 LangChain、LLaMA、ChatGLM、FastAPI、Python、大模型微调与部署、RAG检索增强生成 等企业高频使用的技术工具，覆盖智能客服开发、企业知识库搭建、大模型行业解决方案、AI内容生成平台、数字人交互系统等核心场景，确保学员“学即所用”，结业后能快速上岗工作。

就业导向+技术跟进 课程以实操大于理论为核心原则，结合国内各企业AI大模型人才技能需求研发，涵盖就业指导及面试模拟教学，学完达到可就业且稳定就业水准；同时配备就业后技术跟进服务，助力职场稳步发展。

一个班级配备“七位教师”为学习保驾护航 授课老师均来自百度、阿里、科大讯飞、字节跳动等头部企业，拥有10年以上人工智能领域经验。

硬核护航：入职失败，学费全退！一，我们的实训周期是3个月，先上一天公开课，试学3天，再付费，课程费用：就业服务费19800+材料费1000。食宿需要自理，宿舍800元/月，楼下有餐厅，10-15元/餐。如果就业不了我们全额退费！二，学习结束，一年内如果有需要再次推荐就业，我们将无偿提供服务！三，我们提供一年的学习深造，学习结束，一年内都可以定期回来技能再提升，不再收取任何费用！四，我们提供技术支持，学习结束，如果在工作中遇到任何技术难题，都可以向我们的技术团队进行咨询，我们不收取任何费用！

【就业方向】

银行方向占比70%
银行方向：所有银行、包括四大行

金融方向占比10%
金融方向：基金、证券、股票、交易所、外汇中心

互联网方向10%
互联网：阿里、腾讯、百度、网易、字节、华为

政府方向占比10%
政府：数据管理局、社保、医保、税务、交通、公安

【师资力量】

张老师 大数据开发与可视化教师

教育背景：南京大学计算机科学与技术博士，研究方向为大数据智能分析及可视化，曾以南京大学访问学者身份参与数据可视化项目研发，师从徐科副教授。

职业经历：9 年大数据开发经验，曾任腾讯大数据开发负责人，主导社交平台数据中台搭建，基于 Spark 构建实时计算引擎，支撑每日百万级数据分析任务。在华为云任职期间，负责大数据可视化平台开发，将复杂的用户行为数据转化为交互式图表，助力业务部门快速决策。参与上海市某领域信息化工程，搭建覆盖全市的大数据存储与计算平台，实现区县数据全面接入与共享。2021 年开始授课，尤其擅长大数据开发工具的实战应用教学。

授课特色：课程侧重 “工具 + 实战” 结合，详细讲解 Hadoop、Spark、Flink 等主流框架的开发细节，比如在 Flink 实时计算课程中，结合短视频数据流处理场景，演示窗口函数的优化技巧。可视化教学是其特色，会用 Tableau、ECharts 实现数据大屏开发，从需求分析到布局设计全程演示，比如还原某政务大数据平台的可视化搭建过程。针对就业导向的学员，增设简历优化与面试指导，整理了 200 + 企业大数据开发面试真题及解题思路。

研究成果：在 IEEE TVCG、VIS 等期刊会议发表论文 4 篇，拥有 “大数据交互式可视化系统” 发明专利 2 项，参与研发的 “国产大数据开发平台” 入选校企合作典型案例，被 10 余所高校采用作为实训平台。

王老师 大数据运维分析教师

教育背景：电子科技大学软件工程博士，研究方向为大数据分析与智能算法，博士阶段师从林迪研究员，参与四川省 “大数据计算技术” 一流本科课程建设。

职业经历：10 年大数据项目落地经验，曾任字节跳动大数据科学家，主导短视频用户行为分析平台搭建，基于 Hadoop 生态实现每日 10TB 数据的实时处理，支撑个性化推荐算法迭代。后担任上海市经信委人工智能项目技术负责人，搭建市级大数据资源融合平台，整合 30 + 部门数据资源，通过数据挖掘实现公共服务精准化推送，项目获 2023 年上海市科技进步三等奖。2019 年转型教学，擅长将算法模型与业务场景结合，培养的学员多就职于互联网、金融等数据密集型行业。

授课特色：课程设计遵循 “数据采集 - 处理 - 分析 - 应用” 全流程，在讲解 Hive 数据仓库时，会结合市级档案信息平台的建设案例，演示亿级数据的分区存储与查询优化。注重算法可视化教学，用 Python 实现决策树、随机森林等模型的动态演示，让学员直观理解参数调整对结果的影响。课堂练习采用真实业务数据集，比如用电商用户行为数据完成用户画像构建，要求输出可落地的分析报告。针对企业学员，增设 “大数据项目管理” 模块，讲解需求拆解、团队协作等实战技巧。

研究成果：发表大数据分析相关 SCI 论文 6 篇，其中《基于机器学习的多源数据融合方法》获国际会议论文奖，拥有 “一种大数据异常检测算法” 发明专利 1 项，参与编写《大数据挖掘实战》教材，配套数据集被纳入高校实训库。