大数据正在蓬勃发展。
人才缺口巨大。
有网络的地方，无时无刻不在产生数据。
在去年的中国移动全球合作伙伴大会上，华为董事长梁华表示，当今时代，全球70亿人每天产生高达1.5GB的数据！
随着数据量的不断增加，如何从数据中挖掘有价值的内容，支持企业的业务发展，成为许多行业赢得竞争的关键。大数据技术应用于互联网、金融、电信、智能制造、数字社会、数字政府等所有新兴领域。
自2015年国务院正式发布《促进大数据发展行动计划》以来，大数据正式上升到国家战略层面。根据《2021年中国大数据产业发展白皮书》中的数据，2021年中国大数据产业规模达到5397亿元，同比增长23.1%，预计到2024年将突破万亿元！
数据行业蓬勃发展，但大数据人才紧缺。据最新统计，2021年中国大数据人才将只有50万。未来五年，企业大数据专业人才缺口将达200万。
为了“抢”到满足企业发展的大数据人才，每个企业都愿意花高薪来笼络人才的心。据第三方平台统计，北京一线城市大数据开发岗位平均薪资已经达到28.8k！各大互联网公司给出的薪酬越来越有吸引力。
△各大厂招聘需求及薪资
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满足企业需求的升级课程
培养企业需要的高端技术人才。
从各企业的招聘需求可以看出，面对巨大的人才缺口，由于行业处于前沿，技术处于高端，企业对人才的要求并不低。
黑马程序员在调查了上千家企业的用人需求后发现，用人单位对数字化人才的专业化、精细化要求在不断提高，企业更青睐技术过硬、项目经验丰富、实践能力强的高级数据工程师。因此，目前大数据行业的人才缺口主要集中在高端技术人才上。
帮助想进入数据开发行业的同学更好的入门和找工作。黑马程序员集结一线大厂大牛和众多Apache社区贡献者，将Python+大数据开发课程升级至V3.0，以实际业务为核心驱动教学，打造业务与技术并重的复合型人才。从原理、实战到源代码，从简单到深入，零基本功的学员已经迈入高级开发工程师的行列。
课程紧密贴合各类企业招聘需求，采用六项目制驱动技术学习。课程内容涵盖了企业级大数据的四大主流解决方案，包括线下数据仓库解决方案、用户画像解决方案、流量批量整合解决方案、湖库整合解决方案，再现了公司内真实的开发场景。
本课程的Python全栈ETL开发是全行业首创，包括主流大数据技术栈的升级，新Hadoop3.2、Spark3.2、Flink1.15的技术分析以及新特性的使用。学生不仅可以学习完整的基本ETL流程和工具，还可以胜任千亿级、亚秒级等复杂数据源的工作。
在课程上，我们首次在全网推出基于Flink SQL的Flink技术课程，可以满足就业市场对SQL和Python依赖程度更高的大数据开发岗位的需求变化。
新增Hbase、Kafka、Elasticsearch等NoSQL和基于Python的数据中间件课程，巩固实时计算开发的基础能力，帮助学生掌握NoSQL、实时计算中间件等数据开发工程师必备的重要技能。
新增新版面试精修课程，整合大厂架构解析、SQL专题面试宝典、全网大数据岗位持续更新的面试问题，帮助学员轻松获得高薪offer。
Python+大数据开发3.0版
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增加基于Python的全栈ETL开发课程，帮助学生胜任ETL中高层开发岗位。添加全网首个基于Spark技术栈的用户画像项目，替换老项目，提升简历含金量，添加知行教育项目实战，学习完整企业级项目实战流程，让学员真正掌握大数据开发精髓。2022年将Spark技术课程升级到最新版本3.2，2022年将Flink技术课程升级到最新版本1.15。全网率先在星火数据开发内容上加入熊猫。
添加PyFlink预定义sink、PyFlink连接器、Python UDF、Python UDTF、Python UDTAF、SQL作业中使用的Python自定义函数、PyFlink窗口函数、PyFlink数据流API作业开发、PyFlink表API作业开发、PyFlink运行机制和原理。
添加FlinkSQL湖仓集成项目，FlinkSQL流批量集成第一门最新课程，高级Flink高级工程师，帮助突破年薪50W，添加SparkSQL底层执行原理，升级structured Streaming content spark 3.2，集成Hive3.1.2版本兼容问题，添加Pandas_udf函数，通过Apache Arrow框架优化数据处理速度；熊猫技术栈，可以处理中小型数据，增加了Python版NoSQL课程，实现企业级万亿数据存储目标，增加了Kafka-Python，完成企业级消息队列流量调峰、异步通信等任务，增加了ElasticSearch技术栈，实现企业级大数据搜索工程师目标。
升级PySpark的Dataframe操作，Flink任务调度机制和Flink内存模型，Flink tableSQL整体概述，新增FlinkSQL的原理和调优，Flink在Yarn上的各种部署方式，Flink变换的八个物理分区的原理和实现，Flink的窗口操作和内置水印函数的操作增加Hadoop3.x和HIve3.x的新特性，以及数据压缩、存储格式等内容升级Python基础，增加PyEcharts等BI内容。实现可视化大屏，添加Presto连接多个数据源，实现企业级大数据OLAP分析，Presto加速蜂巢仓以上数据的大数据分析引擎建设，实现多维指标计算。添加企业级BI工具FineBI，适用于多行业项目BI大屏展示。通过添加Flink tableSQL概念和通用api介绍、使用sqlclient工具、学习catalogs知识点、引入流处理中的概念、在FlinkSQL中添加窗口使用、操作FlinkSQL函数、连接FlinkSQL到外部系统、添加Flink源码预基础、编译和部署源码、Flink启动脚本解读、YAN-PER-JOB模式分析和升级、车联网Web展示部分、车联网离线蜂巢仓库构建部分帮助企业进行数字化决策。
