守着金山讨饭吃，乍听有些不可思议，但不少企业正遭遇这样的窘况。

大数据被誉为“新石油”，如何管理并洞悉数据的价值，是企业未来发展的核心竞争力。进入大数据时代，数据规模与日俱增。另一方面，数据仓库的市场份额被其他技术蚕食，比如大数据、机器学习和人工智能。这种趋势给我们造成了一种印象，即数据仓库在企业 IT 中的优先级地位正在下降。但实际上，大多数企业现在仍然至少需要一个（甚至多个）数据仓库来为下游的应用程序提供服务。

数据仓库还是企业的核心工作负载，或许，这也解释了为什么其他观察者认为他们必须重新定义数据仓库的概念，让它能够在云计算时代继续存在下去。实际上，数据仓库不仅在蓬勃发展，而且被认为是云计算时代的一个核心的增长前沿。如果你的眼球只盯着像 Snowflake 这样的平台，可能会错过很多东西。

如果你是一名数据开发的同学，出去面试，基本都会被问到一个问题：

“如果是你来负责数据仓库建设，你会考虑如何来建设好数据仓库？”

这个问题通常是考察候选人的架构设计水平的，看你对于业务有多深入的了解。大部分人的回答都是偏技术层面的，通常会说出一个比较完整的数据分层模型，但仅仅分层清晰就足够了吗？

为了帮助更多 数据开发工程师实现 “初级” → “资深” 的跨越，特邀前京东，淘宝，大数据资深架构师，星云老师带来《由浅入深全面了解大数据的数据仓库》在线专栏课。3天时间，将以案例驱动，从架构到需求、从理论到实战、全面了解大数据的数据仓库。

面向希望从事大数据开发工作、Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、Flink开发工程师、大数据架构师等岗位的同学。训练营尤其适合：

• 计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；

• 从事Java开发或传统IT技术开发，想往大数据开发方面转行的朋友（有编程语言基础即可）；

• 从事从事对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；

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注：本次训练营会提供回放视频、PPT课件、课堂笔记和随堂源码。
回放视频会在当天晚上下课之后上传，找助教老师获取下载链接即可。PPT课件、课堂笔记和随堂源码会在8月26日统一发给完成全部作业且3天都到课的同学。

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