不明白概念是什么，就直接去看成品，体验完成品，再反过来理解概念，这样就会加深理解。
软件行业是要长期不学习的，要不会有一种社会脱节的感觉，你想收入更高一些，不学习貌似不太可能。对于新概念不要怕，就应该主动去征服他们。
好多人总说学习的东西很多，社会上变化发展的，不可能一成不变，变化才意味着机会，越是变化的少的行业，机会也就越少，所以说技术变革，对你来讲就是最大的机遇。
让你去做C和C++，你肯定是很不情愿的，还有你看下这些从业者的性情，是不是你喜欢的。哪里热闹，哪里就有机会，你看看你经常逛哪些技术社区？人们谈论的话题是什么？
新手要多去做案例，这个说了很多次，对业务越熟悉，对自己发展越有利。大千世界，搞定人比搞定技术更难，并不是你说什么客户就会听你的，你要能牵着客户鼻子走，那比技术厉害更值得别人称赞。
技术人员就应该需要啥就会啥，而不是这不会那不会，其实你不学习，一般也没啥事情干，倒不如将时间好好利用起来。利用起来的时间，足够你掌握很多东西，日复一日年复一年坚持在一个领域，你觉得时间久了会怎么样？
健身要持久才能看到效果，学习也是一个道理，你每天坚持健身，身体是不是会越来越好，假如你每天也坚持学习，会发生什么？
闲话不多说，进入今天的正题：
课题一高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序） ，以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。
本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。
本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。
项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。
本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。
课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。