学员故事：
我之前在微软亚洲研究院工作，工作内容就是大家口中所谓的"做研究"，运气好的话做的东西会被微软产品组看中，做成产品。大多数情况下都是进入了微软的专利库，所以经常会有一种浪费时间、浪费生命的感觉。
时间久了就有了辞职的打算，也许是我一开始就没有给自己设定非FLAG不去的想法，所以最终去了Hulu自己也没有很意外，倒是周围的朋友都很吃惊。
当初实习的时候我就在Hulu呆过，虽然时间很短，但感觉不错，可能这也是我这次选择Hulu的一个原因吧。Hulu虽然相对Microsoft而言不是“特别正规、严谨”，但会让我感觉更有活力，当然包裹我也很满意。我在Hulu做的是data science方面的工作，主要是用Hadoop、Cassandra这一类的工具对数据进行提取、存储和分析。
建议：如果你未来也想在数据科学领域发张，一定要认真学习成为数据科学家需要满足的技能要求，亲自动手去实践。这样你才会获得最真实的感悟。另外，各位有意进军大数据的新同学，一定要记得学习Hadoop，越早越好。
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为什么要学Hadoop？

 大数据招聘“核心词汇” 
近年来，大数据越来越火热，不论是如今新兴的Facebook, Google, Uber, Amazon, Airbnb 等互联网公司，还是 Microsoft, Cisco, IBM 等传统的老牌技术公司，都在试图布局大数据，对大数据专业人才的需求也都在不断增长中。
面试Data Scientist岗位，很多时候都需要向雇主证明有Hadoop经验。各大公司官网上很多DS工作岗位的requirement，很多要求掌握hadoop，mapreduce ，hive，spark（python或scala）这些。有调查显示，58%以上的大数据招聘需求中都提到Hadoop。
 Hadoop：大厂“铁饭碗” 
Hadoop是一种目前被广泛使用的大数据平台，这个平台提供了分布式存储、分布式计算、任务调度、对象存储和组件支撑服务。包括Facebook、IBM、华为、中国移动在内的多个大客户都在使用Hadoop框架驱动他们的大数据计算。
Hadoop应用在多个领域，因为这个技术会切切实实的为我们的生活带来改变。Google的“Youtube Search Ranking”、LinkedIn的“People You May Know”、Netflix的“Movie Recommendation”和 Twitter的“Store and Process log files”都依赖于Hadoop来实现。

Hadoop=高薪

Hadoop并不是唯一的用于大数据技术实现的框架技术，但是作为一种出现时间较早并且开源的项目，Hadoop确实是很多人最熟悉的一种大数据框架了。
据美国求职网站ziprecruiter统计，普通的big data岗的平均薪水是$122,665每年，而掌握Hadoop技术的工程师们平均年薪则达到了133,435美元。

Hadoop难吗？

这里简单介绍一下Hadoop的3个主要的职业方向：
1.Data warehousemanager
职责：主要负责管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施，指定并实施信息管理策略。
2.Data Analyst
职责：从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，多用Hadoop等基础工具。
3.Data Scientist
职责：以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案。
Hadoop对系统配置和硬件的要求不高，目前在业内有很高的使用率，发展也已经很完善了，毕竟有了很多的实际应用案例可以学习，所以就算你是一个初学者，也不用担心，只要你有一定的Java基础，就可以入门学习。
这里就要介绍我们九章算法的《Big Data - Hadoop 项目实战》了。如果你想拥有Hadoop经验，想成为大数据工程师，你就可以来上这门课，我们会有顶级大数据工程师带你进入Hadoop的大门。
首先给大家介绍的一下这门课会带大家学习的一些项目，包括项目难度、代码量、处理数据量、及课后需要花费的时间。截图部分是该课程的项目成果展示。
1. Google Auto Complete
Google搜索引擎自动补全
通过Wiki 数据集中构建 N-Gram Library
实现搜索引擎的自动补全功能
项目难易程度：⭐️⭐️⭐️☆☆
预计课后花费时间：5-7 hour
代码量：300-500 code lines
数据规模：50M
2. Article Sentiment Analysis
通过统计文章情感关键词
分析文章所表达的情绪
项目难易程度：⭐️⭐️☆☆☆
预计课后花费时间：3-5 hour
代码量：300-500 code lines
数据规模：50M
3. Page Rank
Google 搜索引擎排名
将通过wiki数据进行页面权重的计算
实现Page Rank这一重要算法
项目难易程度：⭐️⭐️⭐️⭐️☆
预计课后花费时间：5-7 hour
代码量：300-500 code lines
数据规模：50M
4. Movie Recommender System
将应用 Netflix 的数据
给用户推荐他们之前喜欢的电影的相似电影
项目难易程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
预计课后花费时间：6-10 hour
代码量：700-1000 code lines
数据规模：1G
 课程适合人群：
有一定Java基础，想转行做大数据的同学；
想在简历上增加大数据工作经历的同学；
即将参加FLAG大数据工程师面试的同学。
主要内容：
1.大数据求职攻略
从实际技能展示，到实战案例的经历，还有各大公司的面试真题，在这门课当中，我们会告诉你面试求职中会碰到的各类大数据相关问题。
2.Hadoop从零开始
Hadoop是这门课的基础，只要你会Java，你就可以听懂。同时我们还将涉及到Hadoop分布式系统的相关问题。
3.MapReduce项目实战 
课程中更是为你带来MapReduce的项目实战，包括Google Search Auto Complete、PageRank、Recommender System等可以在你的简历里增添色彩的项目。
你将从这门课中学到什么：
•  通过完成project，掌握MapReduce/HDFS
•  把项目实战情况放在简历，为简历增色
•  掌握工业工具，比如Docker/Digital Ocean
•  熟练掌握Unix系统
•  获取大数据的相关知识
不知道课程合不合适？来免费试听一节课就清楚啦！
试听时间：
北京时间7月11日 09:30-11:30
美东时间7月10日 21:30-23:30
美西时间7月10日 18:30-20:30
报名方式：
 扫描下方二维码即可报名 
或点击文末“阅读原文”
福利领取方式：
扫码添加助手九章算法-小葵
提供本课程试听报名截图
小葵会在一个工作日内发放大礼包
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加群方式：
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