今年疫情，很多行业受到了损失。程序员这个高薪职业，也遭受了巨大打击，面试要求越来越高，传统IT岗位需求更是日趋减少。
同时，企业越来越重视用户精细化运营, 希望数据驱动业务, 并能依据数据做商业决策。因此，对高端大数据人才的需求十分庞大。目前，大部分企业并没有特别成熟的大数据体系，导致大数据开发人才成长速度缓慢，处于摸着石头过河状态，极易走弯路。
数仓的搭建与实践是个亘古不变，历久弥新的话题，在当前大数据分析实战中，各大公司基本都会构建自己的数据仓库，而数仓的高频面试题也常让求职者很为难。那么，如何树立一套自己的数仓实践最佳方法论？
核心项目二
随着大数据技术日趋成熟和稳定，越来越多的公司在内部深度实践 Kafka，Hbase，Phoenix，Spark 等各种大数据技术。
核心项目三
爬虫消耗了系统资源，但却没有转化成销量，导致系统资源虚耗，严重时还会造成系统波动，影响正常用户访问购票。
核心项目四
Kafka 作为大数据实时处理场景中的重要环节，是实时数据处理的数据中枢，广泛应用于 linkedin、facebook、BAT 等互联网企业中。为了提高大数据实时处理平台的稳定性和高效性，提升自己分析、定位及解决问题的能力，掌握 Kafka 底层源码不能少。
核心项目五
在大数据行业，大数据工程师除了会平台开发，如果还能懂一些算法，会更有竞争力。
核心项目六
如何基于多数据源场景，构建数据中台？
核心项目七
像字节跳动、百度、阿里等互联网大厂，往往很注重开发者的源码能力，这也是很多大厂面试必考点。
