01
计算机及理工背景
计算机、软件工程、信息管理、数学、统计、电子信息等专业学员，可系统补齐企业级数据工程能力。
Course Overview
面向企业数据岗位的完整工程路径
这门课程从数据思维和企业级 SQL 起步，逐步进入 PL/SQL 工程化开发、Linux 运维环境、Hadoop 分布式平台、Hive 数据仓库、ETL 数据同步、FineReport 报表可视化和综合项目实战。
课程强调“能写 SQL、能建数仓、能做 ETL、能出报表、能讲项目”，让学员把技术学习转化为简历与面试中能够清晰表达的项目能力。
Oracle SQL
PL/SQL
Linux
Hadoop
Hive
Kettle / Sqoop
FineReport
项目路演
Who Should Join
适合希望把数据能力转化为工程岗位竞争力的人群
课程适合具备持续学习投入度、希望系统进入大数据或数据分析方向的人群。具体报名条件以咨询评估结果为准。
02
数据相关岗位转型
已从事数据运营、风控、用户增长、业务分析、产品运营等岗位，希望向技术型数据岗位升级。
03
大数据方向转行
对数据敏感、愿意投入 SQL、Linux、Hadoop、Hive 和项目训练的人群，可通过课程建立系统基础。
04
项目表达待提升
希望把学习成果转化为简历项目、技术面试表达和项目路演能力的求职者。
Career Directions
职业前景：企业数字化离不开数据工程底座
大数据岗位通常连接业务系统、数据仓库、分析看板和业务决策，课程围绕企业中常见的数据开发链路训练可迁移能力。
A
大数据开发工程师
负责数据平台、离线计算、任务调度、数据处理脚本和大数据组件开发。
B
数据仓库工程师
负责数仓分层、主题建模、指标口径、宽表构建和 Hive SQL 分析。
C
ETL工程师
负责多源数据抽取、清洗、同步、转换、加载和稳定作业流程设计。
D
BI数据分析师
负责业务报表、管理驾驶舱、指标监控、可视化分析和数据需求沟通。
Salary Reference
薪资情况：以岗位能力、城市和项目经验为核心变量
公开招聘统计显示，大数据开发与数据工程岗位薪资跨度较大，入门、进阶和资深岗位的要求差异明显。以下为岗位成长参考。
岗位薪资参考
10K-30K+
大数据开发、数仓、ETL、BI 等岗位通常会根据城市、行业、技术深度、项目经验和面试表现形成不同薪资区间。
以上为公开招聘信息与课程岗位方向整理的参考范围，具体以企业招聘要求和个人能力匹配结果为准。
| 岗位阶段 | 参考范围 | 能力重点 |
|---|---|---|
| 入门 / 初级 | 10K-18K | SQL、Linux、基础数仓、ETL 工具、报表制作和项目文档表达。 |
| 进阶 / 中级 | 15K-30K | Hadoop、Hive、数据建模、调度流程、性能优化和业务指标口径。 |
| 资深 / 平台方向 | 25K-50K+ | 平台架构、实时/离线计算、数据治理、故障排查、项目管理和团队协作。 |
注：以上为岗位市场参考，薪资受城市、企业、岗位及个人能力等因素影响。
01
求职支持特色：把项目讲清楚，把能力证据做扎实
课程末段安排项目打磨、简历项目包装、岗位 JD 拆解、模拟 HR 面试、模拟技术面试和阶段性测评，帮助学员把学习成果转化为求职材料与面试表达。
02
JD拆解
围绕大数据工程师、数据分析师、数仓工程师等岗位拆解技能要求。
03
简历项目包装
将综合项目从课堂练习升级为可向 HR 与技术面讲清楚的项目经历。
04
模拟面试
覆盖 SQL、数据库、Hive、ETL、报表、项目架构和职业规划表达。
05
阶段测评
通过笔试与面试综合测评定位当前水平，明确下一步改进方向。
Industry Ecosystem
岗位生态：数据能力在互联网、金融、制造、零售等行业持续被需要
合作企业与行业生态覆盖互联网、电商、金融、通信、制造、新能源、物流、地图、短视频和消费品牌等方向，帮助学员理解数据岗位的行业分布。
Training Environment
实训环境：课堂、机房与学习空间实拍
实训基地配备课堂、电脑机房、项目讨论区和学习休息区，适合进行 SQL 编程、大数据平台实操、报表制作与项目路演训练。
Program Advantages
项目优势：从底层数据库到端到端数据项目
课程强调企业级数据库基础、分布式平台、数仓建模、数据集成、BI 可视化和项目汇报能力，让学员形成完整数据工程认知。
01
企业级SQL基础扎实
从 Oracle 数据库、SQL 查询、视图、索引、事务和复杂业务分析脚本入手。
02
数仓建模贴近业务
学习 ODS、DWD、DWS、ADS 分层思路，围绕电商、日志、运营指标做主题分析。
03
ETL与BI贯通交付
用 Kettle、Sqoop 和 FineReport 完成从业务库到报表层的数据流转。
04
综合项目可展示
输出需求文档、口径定义、技术方案、架构图、流程图、表结构和项目汇报材料。
Learning Path
7阶段学习路径，186课时形成完整项目能力
课程按企业数据项目的真实链路组织，从数据库基础到大数据平台，再到数仓、ETL、BI 和综合项目路演。
54课时
第一阶段：数据思维与企业级 SQL 基础
认识企业数据与数据库，掌握 SQL 核心语法与复杂查询。
核心内容
- Oracle 数据库特点、业务系统表结构、主键外键与约束。
- SELECT、WHERE、ORDER BY、分页、常用函数和 SQL 编写规范。
- 视图、索引、序列、同义词、事务、提交与回滚。
阶段交付
- 基于订单、客户、商品等多表完成业务指标计算。
- 输出业务分析 SQL 脚本与结果说明。
30课时
第二阶段：PL/SQL 工程化开发与数据库编程
使用存储过程、函数、包、触发器处理复杂业务逻辑。
核心内容
- PL/SQL 程序块、变量、记录类型、异常处理和书写规范。
- IF、CASE、LOOP、WHILE、FOR 等流程控制。
- 游标、批量任务、业务逻辑模块与定时作业思路。
阶段交付
- 完成订单、库存、会员积分等业务逻辑模块。
- 输出数据库逻辑模块与说明文档。
6课时
第三阶段：Linux 运维与大数据工程环境
建立大数据平台运行所依赖的 Linux 基础能力。
核心内容
- Linux 系统角色、远程登录、目录结构和命令行环境。
- 文件管理、权限、用户组、进程、磁盘空间和资源查看。
- Shell 脚本变量、判断、循环和日常操作封装。
阶段交付
- 编写日志清理、目录初始化等小脚本。
- 具备进入 Hadoop、Hive 环境操作的基础。
12课时
第四阶段：Hadoop 生态与分布式数据平台
理解 HDFS、Yarn、MapReduce 与企业大数据平台架构。
核心内容
- Hadoop 三大核心组件与传统单机处理方式对比。
- HDFS 块、副本、NameNode、DataNode 与读写流程。
- Yarn 资源管理、队列分配、作业状态查看与问题排查。
- MapReduce 计算模型、Shuffle 和离线统计作业。
阶段交付
- 完成日志或业务数据的简单离线统计作业演示。
- 理解企业数据平台架构图和组件协作关系。
18课时
第五阶段：Hive 数仓建模与离线分析实战
掌握 Hive 表设计、数仓分层、指标口径和主题分析。
核心内容
- Hive 架构、Metastore、OLTP 与 OLAP、数仓分层理念。
- 内部表、外部表、分区表、分桶表、ORC、Parquet。
- HiveQL、多表 Join、窗口函数、多维聚合与性能优化。
阶段交付
- 完成电商订单、运营指标或日志分析主题建模。
- 输出 Hive 数仓建模方案与主题分析 SQL。
24课时
第六阶段：数据集成 ETL 与 BI 可视化决策
从业务库到数仓，再到报表层，完成数据流转与可视化交付。
核心内容
- ETL 概念、全量同步、增量同步、定时同步和数据集成架构。
- Kettle 图形化 ETL、Sqoop 数据导入导出和同步策略。
- FineReport 数据连接、报表模板、图表、筛选、联动和发布。
阶段交付
- 搭建数据抽取与加载流程。
- 完成业务报表或管理驾驶舱，并输出数据集成方案与报表说明。
42课时
第七阶段：大数据综合项目实战与求职加速营
串联前六阶段技术，完成端到端项目和面试表达训练。
核心内容
- 项目需求分析、数据来源、指标口径、技术方案和任务分工。
- 项目打磨、架构图、流程图、表结构、指标说明和路演演练。
- JD 拆解、简历项目包装、HR 面试、技术面试和阶段测评。
阶段交付
- 输出需求文档、数据口径定义和技术方案。
- 形成可用于简历与面试讲述的综合项目作品集。
Portfolio
结业时应沉淀的项目作品集
求职材料的关键不是堆技术名词，而是能讲清业务问题、数据方案、技术实现、结果价值和个人贡献。
业务分析 SQL 脚本
多表关联、指标统计、结果解释和 SQL 优化说明。
PL/SQL 业务模块
存储过程、函数、触发器、异常处理和批量任务脚本。
Hive 数仓建模方案
分层设计、表结构说明、指标口径、主题分析 SQL。
ETL 数据集成流程
Kettle / Sqoop 作业、同步策略、数据清洗和流程说明。
BI 报表与驾驶舱
业务报表、图表联动、权限发布和可视化说明文档。
综合项目路演材料
需求文档、架构图、流程图、表结构、汇报稿和面试讲述。
技术面试题库
SQL、数据库、Hive、ETL、报表和项目架构高频问题。
简历项目表达
岗位定位、项目亮点、量化成果和个人贡献描述。
Faculty
师资介绍：数据库、大数据开发、平台架构与金融数据方向讲师团队
讲师团队覆盖 Java、Oracle、MySQL、Hadoop、Hive、Spark、Flink、ETL、数据仓库、金融数据平台和项目管理等方向，兼具开发、平台建设和教学经验。
刘
刘老师
数据库与大数据讲师
2014年毕业于计算机专业，先后从事 Java 开发、大数据开发与大数据教学，精通 Oracle、MySQL 数据库开发，熟悉 Java 与 Python 大数据开发。
吕
吕老师
Java与大数据开发讲师
毕业于南昌大学，曾任 Java 开发工程师、大数据开发工程师，具备多年编程开发、大数据开发和大数据教学经验。
席
席老师
大数据平台架构导师
具备10年以上大数据技术处理经验，参与 PB 级数据项目，曾负责阿里巴巴本地生活平台、趣头条大数据基础架构、实时计算与离线计算平台建设。
张
张老师
大数据分析与项目管理导师
大数据高级分析师、Java 高级开发工程师、项目管理工程师，参与服务架构设计、大数据平台搭建维护、性能调优与运营数据监控分析。
吴
吴老师
数据仓库与数据开发导师
阿里云大数据 ACP 认证、星环认证大数据工程师，参与监管大数据仓库、DataWorks 节点开发、接口维护和新能源数据开发项目。
杨
杨老师
金融数据与职业规划导师
理学硕士，多年金融行业大数据开发经验，熟悉银行业务与数据价值挖掘，擅长 Java、Python、Scala、Hadoop、Hive、Spark、HBase、Flink 等技术。
Shanghai Jiao Da Education Group
关于上海交大教育集团
上海交大教育（集团）有限公司于1999年设立，以独立法人经济实体形式发展终身教育事业，聚焦职业教育、基础教育与国际教育等领域，致力于探索人才培养模式，服务社会教育需求。
课程传承的培养理念
集团传承“起点高、基础厚、要求严、重实践、求创新”的传统，秉持“严谨、务实、创新”的质量方针。本课程也延续这一定位，把数据库、大数据平台、项目实战和求职表达放在同一套实训体系中推进。
起点高
基础厚
要求严
重实践
求创新