大数据时代，我们需要基于软件工程体系，利用大数据开发和处理技术对海量的数据进行高效的处理、集成交换和利用，从而衍生出来数据工程师(Data Engineer)职位，有时也叫大数据工程师。数据工程师（Data Engineer）隶属于软件工程师职业序列，是高端软件工程师职位。薪酬待遇位于各类IT职位前列。数据工程师需要有坚实的软件工程能力，掌握各类数据处理技术，创建Data Pipeline，并充分利用云技术体系，实施机器学习和人工智能 (AI)工程实现和应用。数据工程师(Data Engineer)主要服务于世界顶级高科技公司如Microsoft，Google，Facebook，LinkedIn, Amazon等，及各行业全球化企业IT部门。
加入我们，你能得到：
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成为Data Engineer所应拥有的完整的技术体系
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【技术内容】
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大数据处理技术(batch, Stream)：Hadoop， Spark
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SQL/Non-SQL技术体系, Data Lake etc.
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Big Data Analysis and Mining
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Enterprise Data Pipeline/Data Flow
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Machine Learning and AI
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Data Engineering on Google Cloud Platform (GCP)
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Deep Learning Reinforcement Implementation on AWS
【成功案例】
学员分布在北美一线高科技企业（微软、谷歌、Facebook、LinkedIn、亚马逊等，及各个工业界（银行、金融、医疗、航空、政府）一线企业
【适用人群】
理工科专业背景，良好的教育，至少掌握一门程序语言(Java, Python, C#, C++等)
【课程时间】
每周日下午1:00–4:00
【目标职位】
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Data Engineer
【主讲老师】
Di PanDi Pan资深软件开发工程师和软件工程专家，生物医学工程博士；曾在多家世界顶级科技企业（Microsoft、 Amazon、Google、IBM等）从事软件工程师及技术管理职位，目前是Google云计算平台资深软件工程师和Tech Lead。多年的职场历练，Di积累了极其丰富的软件开发工程和硅谷一线企业的职场经验，擅长亿万级大型分布式并行处理系统的设计和研发。做为资深软件工程师，Di也曾为微软、亚马逊、谷歌等企业面试招聘过百名软件工程师。
Di PanDi Pan
资深软件开发工程师和软件工程专家，生物医学工程博士；曾在多家世界顶级科技企业（Microsoft、 Amazon、Google、IBM等）从事软件工程师及技术管理职位，目前是Google云计算平台资深软件工程师和Tech Lead。多年的职场历练，Di积累了极其丰富的软件开发工程和硅谷一线企业的职场经验，擅长亿万级大型分布式并行处理系统的设计和研发。做为资深软件工程师，Di也曾为微软、亚马逊、谷歌等企业面试招聘过百名软件工程师。
