- 40岁还能学编程吗
- 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐
- etl工程师需要考试什么证书
- 工行社会招聘半结构工程师
- ai技术学习资料
- 985非计算机专业的大学生该如何自学编程
- 怎么从外包ETL开发转成互联网web开发
- 刚毕业在铁路工作一年，感觉没前途，现在跨
- etl的概念，etl和elt数据处理上的
40岁还能学编程吗
可以，我和你一样只有初中文化，我自学电脑，自学平面设计，自学3D软件，自学吉他，自学C语言，自学arduino，学了编程后自己还做了两台3D打印机，一台单色打印，一台双色混打，在我的视频里有拍过我的打印机，目前我在从事设计工作。学习这东西只要你想学什么时候都不晚。欢迎关注我共同学习成长。
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐
一、大数据核心框架
1.尚硅谷Shell视频教程：
【尚硅谷】Shell脚本从入门到实战
2.尚硅谷Hadoop3.x视频教程：
尚硅谷大数据Hadoop 3.x（入门搭建 安装调优）
3.尚硅谷Hadoop3.x高可用集群视频教程：
【尚硅谷】Hadoop3.x高可用集群，HDFS、Yarn集群
4.尚硅谷Zookeepr视频教程：352:39
【尚硅谷】大数据技术之Zookeeper 3.5.7版本教程
5.尚硅谷Hive（升级版）视频教程：
尚硅谷大数据Hive教程（基于hive3.x丨hive3.1.2）
6.尚硅谷Hive（高级进阶）视频教程：
【尚硅谷】大数据Hive高级进阶教程（基于hive3.x）
7.尚硅谷HA视频教程：
尚硅谷HA教程(大数据ha快速入门)
8.尚硅谷Flume最新版视频教程：
【尚硅谷】大数据技术之Flume教程从入门到实战
9.尚硅谷Kafka（2022版）视频教程：
【尚硅谷】2022版Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）
10.尚硅谷HBase（升级版）视频教程：
尚硅谷HBase教程(hbase框架快速入门)23.6万 259
11.尚硅谷Sqoop视频教程：
尚硅谷Sqoop教程(sqoop大数据开发标配)
12.尚硅谷Azkaban3.x视频教程：
尚硅谷大数据Azkaban 3.x教程（全新发布）
13.尚硅谷Maxwell教程：
【尚硅谷】大数据技术之Maxwell
14.尚硅谷Canal教程：
【尚硅谷】大数据Canal教程丨Alibaba数据实时同步神器
15.尚硅谷Scala视频教程：
尚硅谷大数据技术之Scala入门到精通教程（小白快速上手scala）
16.尚硅谷Oozie视频教程：
尚硅谷Oozie教程(oozie大数据开发标配)
17.尚硅谷Spark视频教程：
尚硅谷大数据Spark教程从入门到精通
18.尚硅谷Spark调优视频教程：
【尚硅谷】大数据Spark3.0调优，Spark3.x性能优化
19.尚硅谷大数据Flink从入门到实战：
尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)
20.尚硅谷大数据技术之Flink(SQL)：
尚硅谷FlinkSQL\Flink SQL（武老师：清华硕士，原IBM-CDL技术负责人）
21.尚硅谷大数据技术之Flink(Java)：
尚硅谷Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）
22.尚硅谷大数据技术之Flink（Scala）：
尚硅谷Flink（Scala版）教程丨清华硕士-武晟然老师主讲
23.尚硅谷Flink内核源码解析：
尚硅谷Flink内核源码解析课程（从入门到精通）
24.尚硅谷Flink性能调优：
【尚硅谷】大数据Flink2.0调优，Flink性能优化
25.尚硅谷ClickHouse视频教程：
一套上手ClickHouse-OLAP分析引擎，囊括Prometheus与Grafana
26.尚硅谷Flink CDC视频教程：
尚硅谷大数据Flink CDC教程（从flinkcdc入手剖析DataStream、FlinkSQL两种使用模式）
27.尚硅谷Superset视频教程：
尚硅谷大数据Superset教程（数据仓库项目首选数据可视化平台）
28.尚硅谷Atlas数据治理视频教程：
【尚硅谷】大数据技术之Atlas数据治理
29.尚硅谷监控告警系统视频教程：
【尚硅谷】Prometheus Grafana 睿象云的监控告警系统
30.尚硅谷Apache Kylin视频教程：
【尚硅谷】大数据Apache Kylin（开源的分布式分析引擎）
31.尚硅谷Datax视频教程：
【尚硅谷】Alibaba开源数据同步工具DataX技术教程
二、大数据项目实战
1.尚硅谷电信客服案例项目教程：
尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电信客服)
2.尚硅谷机器学习与推荐系统项目教程：
尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)
3.尚硅谷电商推荐系统项目教程：
尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电商推荐系统)
4.尚硅谷电商数仓项目2.0教程：
尚硅谷大数据项目数据仓库,电商数仓V2.0新版
5.尚硅谷大数据Flink技术与实战-课堂实录：
尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)
6.尚硅谷阿里云数仓（离线）：
尚硅谷离线数据仓库项目(阿里云离线数仓)
7.尚硅谷阿里云数仓（实时）：
尚硅谷实时数据仓库项目(阿里云实时数仓)
8.尚硅谷电商数仓项目3.0教程：
尚硅谷大数据电商数仓V3.0版本教程（数据仓库项目开发实战）
9.尚硅谷电商项目（实时处理）：
电商项目_大数据实时处理(SparkStreaming版)
10.尚硅谷电商数仓项目4.0教程：
【尚硅谷】电商数仓V4.0丨大数据数据仓库项目实战
11.尚硅谷Flink实时数仓视频教程：
【尚硅谷】Flink数据仓库视频教程（一套精通实时数仓项目）
B站全网最全大数据学习路线：
etl工程师需要考试什么证书
ETL工程师是负责数据提取、转换和加载的工程师，他们工作内容主要是负责设计和开发数据转换和清洗流程，以及维护数据质量。ETL工程师需要具备数据集成、数据质量、数据规范化和标准化、数据安全、数据治理等方面的知识和技能。
工行社会招聘半结构工程师
工商银行社会招聘半结构工程师，主要职责包括：
1. 参与银行系统的设计、开发和维护工作，负责系统的半结构化数据存储和处理；
2. 负责银行系统中的数据抽取、转换和加载（ETL）工作，保证数据的准确性和完整性；
3. 负责银行系统中的数据仓库和数据挖掘工作，为业务决策提供数据支持；
4. 协助业务部门进行数据分析和报表编制，提供数据支持和决策建议；
5. 负责银行系统中的数据管理和数据质量控制，保证数据的安全性和稳定性。
要求：
1. 本科及以上学历，计算机、信息管理、数学等相关专业；
2. 熟练掌握SQL语言和至少一种ETL工具，具有数据仓库和数据挖掘经验；
3. 熟悉半结构化数据存储和处理技术，熟练使用XML、JSON等数据格式；
4. 具有良好的数据分析和问题解决能力，能够独立完成数据分析和报表编制工作；
5. 具有良好的沟通能力和团队合作精神，能够与业务部门和技术团队进行有效的沟通和协作。
ai技术学习资料
1、做算法
985非计算机专业的大学生该如何自学编程
负责任的告诉你：想零基础自学好编程，必须以兴趣入手，不建议上来就看书，强制自己每天从理论基础学，然后再练习，这种学习很容易忘的一干二净。
正确的学习方法：
1、先定位自己学习的编程语言。
2、然后在网上找到一个实际应用案例(如30天学会留言板的制作)的从零开始手把手视频教学到作品完成。
3、买一本编程的工具书，用于在编程过程，对于一些变量和语法的查阅。
4、等自己完成作品应用后，尝试创新修改和增加一些难度升级。
5、实践过程中，不断翻阅工具书增强理论知识。
怎么从外包ETL开发转成互联网web开发
对于ETL开发工程师来说，主要的工作任务是围绕数据开展的，在大数据时代背景下，ETL工程师的工作任务还是比较明确的，简单的说就是完成数据的提取、整理、交换和存储，很多领域在进行场景大数据分析之前，都需要ETL工程师完成相关的数据处理过程。在产业互联网发展的背景下，ETL工程师未来的岗位需求量还是比较大的。
如果从ETL工程师转向Web开发岗位，需要做以下几个方面的事情：
第一：学习一门编程语言。目前从事Web开发的编程语言还是比较丰富的，包括PHP、Java、Python和C#等，其中PHP在Web开发领域的应用具有一定的普遍性。Java语言由于具备稳定的性能表现以及较强的扩展性，所以往往是大型互联网平台的重要选择之一。对于ETL工程师来说，选择PHP或者Python语言会相对容易一些。
第二：掌握Web开发体系。Web开发通常包括三方面的知识结构，一方面是前端开发，包括HTML、CSS和JavaScript，另一方面是后端开发知识，最后是Web开发框架。所以，要想转成Web开发需要学习的内容还是比较多的，虽然前端开发的难度并不高，但是内容却比较多，也比较杂，需要学习者通过大量的实验才能逐渐掌握。
第三：掌握资源整合知识。Web开发过程需要整合多方面的资源，目前通过云计算平台来完成资源整合是一个比较方便的做法。比如人脸识别、语音通信、支付管理、安全管理、信息交换等服务往往都需要连接第三方资源，而云计算通常能够给出一站式的解决方案。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
刚毕业在铁路工作一年，感觉没前途，现在跨
目前Java就业竞争激烈且饱和度较高，不建议走Java、Web、Ui路线，因为大学计算机专业的同学都已经学3-4年了，咱们再和他们竞争优势不大，而且目前大多培训机构又把一些非计算机专业的往Java等方向上拉拢，反而造成传统编程方向人才过剩，但是互联网是一个神奇的地方，技术种类包罗万象，有很多年轻人不知道的技术种类，比如大数据ETL工程师，不需要Java基础，而且也不侧重编程方向，在大学里没有人学，全国做这个方向的人才实训机构也没有几家，但反而人才缺口较大，正好避开了大部分人群的竞争，我就是30岁从国贸专业转行过来做大数据ETL工程师的，目前也做了7年的时间了，薪资待遇比同龄的Java方向高一些，应验了我句老话，物以稀为贵，如果感兴趣可以私信给
etl的概念，etl和elt数据处理上的
ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。ETL包含了三方面：
