大数据从数据采集到BI看板：手把手构建千万级日活的智慧石化大数据平台
你是否也面临这些困境？ * 大数据技术学了一堆，但不知道如何串联起来解决真实的工业问题？ * 做过的项目只是“玩具级”Demo，面试时被质疑项目经验含金量不足？ * 想进入高薪的工业大数据领域，却因缺乏行业背景和落地经验而被拒之门外？ 这门课程，将彻底解决你的这些痛点。 我们不是技术的简单堆砌，而是带你经历一个完整、工业级、有行业深度的大数据项目从 0 到 1 的全过程。课程核心特色（我们的差异化优势） * 独一无二的行业视角：从“工业空白的”到“行业稀缺的” 市面上 95%的大数据课程基于电商、日志分析。本课程深入 “智慧石化” 这一传统却正在经历剧烈数字化转型的万亿级市场，让你掌握的不仅是技术，更是打通特定行业场景的解决方案能力，这才是你简历上最耀眼的差异化竞争力。 * 真正的“全链路”硬核实战，拒绝知识点碎片化 从Flume/Kafka 数据采集 → HDFS/Hive 数据存储 → Spark 分布式计算与优化 → DolphinScheduler任务调度 → FineBI 可视化决策，你将亲手搭建一个技术链路完整、架构设计合理的大数据平台。学完你就能画出一个清晰的架构图，并向面试官清晰地阐述技术选型理由和每个模块的职责。 * 模拟“千万级日活”的工业级数据与场景 我们将通过程序模拟产生符合石化行业特性的海量业务数据（设备传感器数据、生产日志、业务单据等），让你在处理真实数据量级与复杂度的过程中，掌握性能调优、资源调度、数据治理等核心技能，告别“小打小闹”。 * “手把手”式的工程化教学，培养架构师思维 讲师不仅是知识的传授者，更是你的“项目导师”。我们将：揭秘架构设计背后的“为什么”：为什么用 Kafka 不用 Redis？数仓为什么要分层？分享大量“踩坑”经验：分享在真实项目中遇到的典型错误和优化方案，让你少走弯路。灌输工程规范与 DevOps 流程：从代码规范到 CI/CD，培养你的工程素养和团队协作能力。跟完这个项目，你将获得 * 职业能力的“跃迁” * 一份可写进简历的“王牌项目”：“智慧石化千万级数据平台”项目经验，能有力证明你具备解决复杂业务问题的能力，在面试中脱颖而出。 * 构建属于自己的“技术体系”：不再是孤立的知识点，而是融会贯通的技术网络，具备设计和主导大数据平台架构的初步能力。 * 获得“行业入场券”：深入理解石化行业的业务逻辑和数据分析方法论，为你进入能源、工业制造、物联网等高壁垒、高薪领域铺平道路。 * 思维层面的“提升” * 建立数据驱动的决策思维：学会从业务目标出发，拆解数据分析需求，最终通过技术手段实现价值闭环。 * 培养系统性架构思维：懂得在性能、成本、可扩展性之间做出平衡和权衡，从“程序员”思维向“系统架构师”思维转变。 讲师寄语在多年的企业咨询和项目交付中，发现最能创造价值、最具成长潜力的工程师，永远是那些既懂技术又懂业务的人。他们能用一个技术方案，为一个行业解决一个实际难题。这门课，就是我为你打开这扇大门的钥匙。我将我服务大型国企数字化转型的架构经验和项目管理的精髓，全部融入了这个课程中。来这里，你收获的不仅仅是一个项目，更是一套解决复杂问题的思维模型和一张通往更高职业舞台的门票。立即加入，让我们一起，亲手构建这个足以改变你职业轨迹的硬核项目！
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大数据告别纸上谈兵：手把手搭建工业级大数据平台
课程名称：《告别纸上谈兵：手把手搭建工业级大数据平台》—— 聚焦智慧石化，解锁一个能写进简历的硬核项目 ——课程简介你是否学遍了Hadoop、Spark理论，却不知如何将它们组装成一个真正的系统？你的简历是否堆满了技术名词，却缺少一个能证明你综合能力的“压舱石”项目？本课程独树一帜，摒弃孤立的工具教学，带你沉浸式实战“智慧石化云平台”开发。我们将以石油行业真实数据与业务场景为蓝本，从零开始，手把手带你搭建一个涵盖数据采集、存储、计算、治理与可视化的全链路工业级大数据平台。这不仅是一门课，更是一次高含金量的“项目履历锻造”，助你彻底告别纸上谈兵，向企业证明你具备解决复杂问题的能力。课程核心特色（我们的差异化优势） * 独一无二的工业级项目背景 * 告别“鸢尾花”和“电影推荐”：我们深入石油化工这一垂直领域，解决的是真实的行业痛点——多油田数据合并、高频传感器数据采集、设备异常预警、生产监控大屏。你的项目经验将直接与能源、工业互联网等高端岗位对接。 * “全链路”与“一体化”的顶层设计 * 不是技术的堆砌，而是有机的整合：课程设计遵循企业级数据平台的完整生命周期。 * 基础层：用Docker容器化部署Hadoop+Spark集群，奠定稳定、可移植的基石。 * 采集层：深入Flume多Agent架构与Kafka缓冲，构建高可靠、高并发的数据管道。 * 存储与计算层：基于Hive/HBase构建企业级数据仓库，用Spark SQL进行高效分析。 * 应用与洞察层：使用Superset与Grafana打造动态实时监控大屏，让数据说话。 * “重实战、深运维”的教学理念 * 从“搭起来”到“用得好，稳得住”：我们不仅教部署，更深入讲解性能调优、故障排查、监控告警与灾备恢复。你将获得宝贵的“运维思维”，这是从开发工程师迈向架构师的关键一步。 课程讲解与教学设计 * 手把手式教学：提供完整的Docker Compose配置、源代码和脚本，环境搭建一步到位，让你专注于架构与逻辑，而非陷入环境泥潭。 * 原理与实操并重：每个模块都先解析其核心设计思想与在企业中的角色，再通过代码和配置落地，让你“既知其然，也知其所以然”。 * 问题导向学习：专门设置故障排查与性能优化章节，模拟真实工作场景，培养你定位和解决棘手问题的能力。 你将获得什么？—— 不仅仅是技术，更是职业加成 * 硬核的职业竞争力 * 一份金光闪闪的项目履历：这个完整的“智慧石化云平台”项目，足以让你在面试中脱颖而出，轻松应对“你做过最复杂的项目是什么？”的灵魂拷问。 * 系统化的知识体系：打通从数据采集到数据可视化的任督二脉，构建属于你自己的大数据知识网络，而非零散的技术点。 * 直击高薪岗位：你所掌握的技能栈与项目经验，将精准匹配大数据开发工程师、平台架构师、数据工程师 等核心岗位。 * 宝贵的思维模式提升 * 架构师思维：学会从全局视角设计一个可扩展、高可用、易维护的分布式系统，而不仅仅是编写单个功能。 * 工程化思维：掌握容器化、配置化、监控告警等现代软件工程实践，让你的代码更专业、更健壮。 * 业务洞察力：在石油行业的实战中，理解数据如何驱动业务决策，培养将技术应用于实际场景的能力。 课程项目效果与框架一览 * 项目最终效果图示（学员将亲手实现） * 课程核心框架思维导图 适合人群： * 有大数据基础，渴望一个综合项目整合技术的学员 * 希望从Java/后端开发转向大数据开发的工程师 * 在校学生，希望打造有竞争力的项目简历，在求职中占据优势 立即加入，用沉浸式实战，完成从“理论派”到“实战派”的蜕变，赢得下一份高薪Offer的入场券！
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推荐系统《AI智能体开发实战：从大模型到自主系统》
课程名称：《AI 智能体开发实战：从大模型到自主系统》课程简介AI 正在从“聊天工具”进化成为能够自主感知、决策和执行的“智能体”。这不仅是技术的迭代，更是一场工作范式的革命。然而，大多数课程仍停留在教您如何与大模型对话。本课程则旨在教您如何创造能与现实世界交互的 AI 智能体。我们摒弃纸上谈兵，通过一套从零到一的项目驱动式教学，带您亲手将大模型打造成具备记忆、工具使用和多轮对话能力的自主系统，助您抢占 AI 应用开发的下一个制高点。课程核心特色：我们的三大差异化优势 * 项目驱动的渐进式学习路径：从“调用 API”到“架构师思维” * 不同于：那些堆砌 API 接口调用技巧的碎片化教程。 * 我们的设计：您将沿着一条清晰的主线前进——“基础模型调用 → 单一任务智能体 → 具备记忆的对话助手 → 能调用外部工具的超级助理 → 与推荐系统融合的行业解决方案”。每个模块都不是孤立的知识点，而是您构建最终“自主系统”的一块核心拼图。您收获的不是几个散乱的脚本，而是一套可复用的智能体架构思维和一份能写进简历的完整项目。 * 聚焦“状态”、“记忆”与“规划”的智能体核心能力 * 不同于：只讲解 Prompt 工程和基础聊天的入门课程。 * 我们的深度：我们深知，一个真正的智能体绝非“问答机器”。因此，课程将深入探讨智能体的“大脑”如何工作： * 状态管理：如何让智能体理解并管理复杂的任务状态？ * 记忆开发：如何利用向量数据库为智能体赋予长期和短期记忆，实现真正的个性化对话？ * 任务规划：如何让智能体学会分解复杂指令，并一步步执行？ * 工具调用：如何让智能体像人一样使用日历、数据库、API 等外部工具来扩展能力边界？ * 工程化与实战最佳实践，告别“玩具 Demo” * 不同于：只能在 Jupyter Notebook 中运行的实验性代码。 * 我们的实战：我们从第一行代码就开始考虑工程化。您将学习到： * 如何使用 LangChain/LlamaIndex 等框架高效构建智能体，而非从零造轮子。 * 如何为您的智能体编写测试用例，保证其行为的可靠性和稳定性。 * 如何进行性能优化与错误处理，构建健壮的应用。 * 最终将一个完整的智能体系统部署上线，成为一个可演示、可使用的产品原型。 您将获得的不仅仅是代码：职业加成与思维跃迁 * 获得压倒性的职场竞争优势 * 解锁高价值岗位：当别人还在纠结 Prompt 时，您已经具备了开发“AI 员工”、“AI 顾问”和“AI 自动化流程”的能力。这将让您在应聘 AI 应用工程师、智能体开发工程师、AI 产品经理 等前沿岗位时脱颖而出。 * 成为团队中的“技术灯塔”：您将能够领导团队将 AI 智能体技术应用于客服自动化、智能内审、个性化推荐、数字员工等实际业务场景，从“技术执行者”转变为“解决方案架构师”。 * 构建面向未来的 AI Native 思维模式 * 本课程将彻底改变您看待软件的方式。您将学会不再把 AI 当作一个外挂功能，而是作为系统的“大脑”来设计。这种 “以智能体为核心”的应用架构思维，是应对未来十年技术变革的核心能力。 * 通过亲手赋予 AI 记忆、工具和规划能力，您将深刻理解 AI 的潜力与边界，从而能更精准地判断哪些业务可以被 AI 重构，做出更具前瞻性的技术决策。 * 亲手打造您的“个人 AI 助理”与“职业杠杆” * 课程中的每个项目，都可以直接转化为提升您个人效率的工具。您将能开发一个真正理解您偏好和习惯的个性化电影推荐助手，一个能帮您管理日程、查询信息的数字秘书，或者一个能自动处理重复性工作的业务机器人。 * 掌握智能体开发，意味着您获得了强大的“职业杠杆”。您不是在与 AI 竞争，而是在利用 AI 成倍地放大您的专业能力，处理更复杂的问题，承担更核心的职责。适合谁学习？ * 有一定 Python 基础，希望从 AI 爱好者迈向 AI 应用开发者的程序员。 * 希望快速将 AI 智能体技术融入现有产品，寻求业务创新突破的全栈工程师和技术负责人。 * 对 AI 应用开发有浓厚兴趣，渴望构建下一代人机交互产品的学生和研究者。 现在就加入我们，告别简单的问答式 AI，亲手开启自主智能系统的未来！
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其他《良师 408 计算机考研（数据结构基础篇）》
特别提醒：本课程所涉及的所有真题内容均来源于考生回忆整理，其原创版权归教育部考试中心所有。本视频仅对真题进行学术性讲解与研究，旨在帮助考生备考。如涉及内容侵权，请联系删除。《良师 408 计算机考研（数据结构基础篇）》是一门专为计算机专业（408科目）考研学生设计的系统性、高效性、实战性极强的入门课程。本课程以教育部发布的408考试大纲为依据，旨在帮助考生在2~3个月内快速建立清晰的数据结构知识体系，掌握核心原理与高频题型，为后续强化与冲刺阶段打下坚实基础。一、教学设计：系统性强、模块清晰、目标明确本课程采用“知识框架 + 核心原理 + 题型归纳 + 趋势提示 + 自测练习”五位一体的教学设计，每章内容结构统一、逻辑清晰，尤其适合以下三类人群：- 零基础或知识碎片化的考生；- 自学效率低、缺乏方向感的同学；- 希望在短期内高效完成第一轮复习的备考者。课程按“章节-小节-模块”三级结构展开，每节均包含知识框架梳理、核心原理讲解、高频题型归纳、易错点提示、自测题与学习建议等，确保学员既能理解理论，又能掌握解题方法。二、内容特色：考点明确、实战性强与许多“泛讲理论”的课程不同，本课程具有以下鲜明特色：1. 突出重点难点每章均标注“高频考点”、“易错点”、“命题趋势”，帮助学员精准把握408考试动态，避免盲目学习。2. 题型分类，提供解题模板如线性表部分分为选择题、算法题、应用题等，每类题型均配有解题思路与模板，提升应试能力。3. 代码与伪代码结合，注重实现能力不仅讲解理论，更注重算法实现，配有C语言代码段和伪代码，帮助学员理解数据结构的具体实现方式。4. 综合应用与系统设计能力训练每章末尾设有综合应用题和系统设计题，如“图书管理系统”、“音乐播放器”等，培养学员将数据结构知识应用于实际场景的能力。三、讲解方式：层层递进、实例丰富、互动性强- 概念-推导-实例三位一体：每个知识点都配以生活化案例或编程实例，降低理解门槛。- 图示+代码+注释：复杂算法（如KMP、快速排序、图的遍历等）均配有图示和分步代码解析。- 自由讨论+答疑模块：每章设有讨论区，学员可随时提问，讲师定期答疑，形成良性学习闭环。四、差异化优势：对比其他课程的独特之处| 特点 | 本课程 | 其他常见课程 || ------------ | ------------------------------ | ------------------------ || 内容结构 | 每章六大板块，系统性强 | 常为知识点堆砌，缺乏结构 || 考点结合度 | 高频考点、易错点明确标注 | 较少标注考点，缺乏针对性 || 实战训练 | 每节配有自测题+综合应用题 | 练习量不足或脱离真题 || 代码实现 | 提供C代码+伪代码，注重实现 | 偏理论，代码示例少 || 系统设计能力 | 每章有系统设计题，培养工程思维 | 缺乏系统级训练 |五、职业加成与思维提升：不止于考研1. 助力考研，更是编程能力的基石数据结构是计算机科学的核心基础。掌握它不仅有助于考研，更是未来从事软件开发、算法设计、系统架构等职业的必备能力。2. 系统思维与问题解决能力通过本课程的学习，你将：- 学会如何根据实际需求选择合适的数据结构；- 掌握算法设计与复杂度分析的方法；- 培养系统设计与优化思维，提升工程实践能力。3. 实际工作中的直接应用- 数据库索引：B树、B+树的理解有助于数据库优化；- 网络通信：图论算法用于路由优化、社交网络分析；- 文件系统：树结构用于目录管理；- 缓存设计：哈希表、队列用于缓存系统设计。六、总结：这是一门什么样的课程？《良师 408 计算机考研（数据结构基础篇）》不仅是一门考研备考课程，更是一门帮你构建计算机思维、提升编程能力、掌握系统设计方法的实战型课程。无论你是为了考研，还是为了提升技术能力，本课程都将为你提供清晰的学习路径和扎实的知识基础。1. 考研备战层面：高效精准，直击考点- 系统构建知识体系：快速建立清晰的数据结构框架，避免碎片化学习，2~3个月内完成首轮高效复习。- 精准把握命题趋势：课程内容紧扣408大纲，明确标注高频考点、易错点和近年命题风向，助您复习有的放矢，事半功倍。- 掌握解题套路与模板：通过分类题型精讲（选择、填空、算法、设计题）和阶段自测，熟练运用解题方法，提升应试能力与答题速度。2. 编程能力层面：从理论到实现，夯实代码根基- 真正读懂源码：核心算法均配C语言代码与伪代码实现（如链表操作、排序算法、图遍历等），不仅理解原理，更掌握实现细节。- 提升动手能力：通过大量算法实现题和综合应用题（如链表逆置、有序表合并、哈希表设计等），强化编码实践能力，告别“纸上谈兵”。3. 系统设计层面：培养工程思维，胜任实际开发- 获得数据结构选型能力：学会根据实际场景（如“图书管理系统”、“音乐播放器”）选择最优数据结构（顺序表vs链表、堆栈vs队列），理解各种结构的优缺点与适用边界。- 初步具备架构思维：通过系统设计题训练，学会从需求分析入手，进行性能权衡与结构设计，为未来从事软件开发、系统架构打下坚实基础。4. 思维能力层面：提升逻辑分析与问题解决能力- 强化复杂度分析能力：深入理解算法的时间与空间复杂度，学会评估算法效率，培养性能优化意识。- 锻炼抽象与建模能力：学习用数据结构抽象实际问题（如用树表示文件系统、用图表示网络关系），提升逻辑思考和数学建模能力。5. 长期职业层面：增强核心竞争力，赋能职业发展- 面试优势：数据结构是名企技术面试的必考核心，扎实的基础将使您在考研复试和求职面试中脱颖而出。- 长远发展基石：无论您是未来从事算法工程师、后端开发、数据科学还是任何技术岗位，本课程所培养的数据结构能力、系统思维和编码习惯，都是您职业成长的核心加速器。总结而言，本课程不仅是一门考研通关课，更是一门能够为您带来“思维提升 + 技能强化 + 职业赋能”三重收益的硬核技术课程。 它旨在帮助您构建起受用整个职业生涯的计算机科学核心能力。
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周忠良
高校教师
周忠良，1968 年生，安徽桐城人，退役军官转型计算机教育专家。主讲计算机学科专业基础，覆盖数据结构与算法、计组、操作系统、网络等 408 考研全模块，擅长拆解 408 抽象考点，以“框架-原理-题型-易错点-自测”五段式教学法，帮助学员夯实基础、高效提分。
20+ 年深耕高校教学一线，曾受邀执教中国人民大学、大连理工大学、东北大学、北京外国语大学、苏州大学等二十余所高校，涉及大数据、人工智能、网络安全、金融科技等 50 余门本硕课程，授课累计 10000+ 小时。
微信：goodteacher408 QQ：243969453
跟周老师一起，用军人执行力拿下 408！
课程数 4 学生数 345