废话不多说，直接上干货！
阶段一大数据开发入门：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
阶段二大数据核心基础：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术，满足大数据开发行业的初级需求，可以从事ETL及Hive数仓工程师，据相关求职网站数据薪资可达8~12k。
阶段三千亿级数据仓库：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术，学员可轻松应对高级数仓工程师、中级大数据工程师的岗位，据市场反馈薪资可达10~16k。
阶段四PB级内存计算：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，加入Python on Spark的内容；你将胜任Spark开发工程师、中级大数据工程师，据相关招聘网站数据显示薪资可达14~20k。
阶段五亚秒级实时计算：本阶段你将掌握时下火热的大数据实时计算技术，Flink开发工程师、高级大数据工程师唾手可得，据各大互联网人才招聘需求表明薪资可达20k以上。
阶段六大厂面试：围绕大厂高频面试题，针对数据结构与算法、SQL、数据仓库、内存计算、实时计算，以及大数据架构做专项的提升，助你圆梦大厂！
简单来说，分为6步，大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算，亚秒级实时计算，大厂面试。
大数据工程师的技术要求如下：
数据工程师的目标着眼于全局和开发。数据工程师建立自动化系统和模型数据结构以使数据得到有效处理。数据工程师的目标是创建及开发表和数据管道，以支持分析仪表板和其他数据客户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。与大多数工程师很相似，有很多设计、假设、限制和开发，能够创建某种最终的强健系统。这个系统可能是一个数据仓库和ETL或者流式管道。
大数据学习潮流已成必然，“超高薪、高大上、前景光明”成为大数据行业的代名词。随着数据开发工程师成为炙手可热的职位，与之相关各项条件水涨船高：录取标准、人才需求、以及，薪资待遇，因此想要学习大数据掌握相关技能才是自身最大的核心竞争力。
Python+大数据学习路线图详细介绍
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
学前导读：本阶段你将掌握时下火热的大数据实时计算技术。
围绕大厂高频面试题，针对数据结构与算法、SQL、数据仓库、内存计算、实时计算，以及大数据架构做专项的提升，助你圆梦大厂！