SHISUI KNOWLEDGE BASE
AI 时代数据人的
全栈知识库
2,413 篇深度原创文档，覆盖数据工程、业务分析、AI 应用全链路。从传统数仓到 AI-Native Data Stack，从 SQL 到 Agentic Analytics——持续更新的系统化学习路径，助你在当前时代持续进阶。
持续保持更新
按路线图补充新技术、新案例和新岗位能力，避免内容停留在旧经验里。
持续迎合时代需求
覆盖 MCP、LLMOps、Agentic Analytics、Flink Agents、Iceberg V3 等新方向。
基本功与新能力并重
SQL、数仓、治理、分析方法继续夯实，同时补齐 AI 时代的数据工作流。
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LEARNING SYSTEM
三大核心优势，让你的学习事半功倍
CONTENT MAP
10+ 大内容板块，从数据基本功到 AI-Native Data Stack
从数据治理到向量数据库，从技术工具到行业实践，构建面向当前时代的数据知识体系
AI 与大数据
38 篇核心 · 春季扩充
Agent · RAG · LLMOps · MCP
求职就业专题
139 篇 · 7 大岗位
技术与工具
622 篇 · 40+ 技术栈
数据分析与运营
246 篇
行业基础知识
817 篇 · 11 个行业
数据开发与架构
157 篇
数据治理与管理
150 篇
查看完整目录
2,413 篇 · 全部模块
RECENT UPDATES
持续更新，紧跟时代
知识库按路线图持续迭代，确保内容跟上 AI、数据工程和业务实践的真实变化
项目实战库上线后继续补齐可跟做材料
项目实战库上线后，继续围绕“能照着做、能改成作品集、能写进简历和面试表达”补充过程材料、练习数据和项目导航。
- •16 个项目统一补强项目背景、表结构、SQL / 配置、过程记录和最终交付物
- •19 份练习数据覆盖转化诊断、渠道 ROI、用户留存、Kafka 积压、离线数仓等场景
- •重点项目增加复刻步骤、简历改写模板和 1 分钟 / 3 分钟 / 8 分钟面试讲法
项目实战库第一版正式上线
知识库新增一级模块“项目实战库”，第一版先覆盖数据分析师和数据开发工程师两个方向，把知识点放回真实项目现场。
- •数据分析项目覆盖电商转化诊断、用户流失、活动复盘、经营看板、渠道 ROI 和指标治理
- •数据开发项目覆盖 Kafka 积压、Spark 倾斜、离线数仓、数据质量、实时指标和语义层建设
- •每个项目补充背景、推进时间线、表结构、SQL / 配置、过程材料、产出物和求职表达
学习地图、入口导航和内容质量完成系统修缮
本轮不是单纯增加资料，而是把学习地图、入口导航和内容质量重新梳理，让用户更容易从基础能力走到现代数据工程和行业场景。
- •围绕高频基础能力、Agent 生产化、现代数据工程栈、治理合规和行业专题补齐内容
- •清理 37 个历史坏链，复核 82 个 Mermaid 图表，降低用户阅读和跳转阻力
- •继续强化 SQL、统计学、Spark、DuckDB、Polars、Ibis、数据合规和行业场景入口
AI 时代数据人成长与求职体系完成补齐
在 4 月技术底座扩充之后，知识库继续回到具体的数据从业者身上，补齐岗位变化、能力路线、作品集和简历表达。
- •新增 AI 时代数据分析师、数据开发、数据治理、数据运营和数据产品经理成长路线
- •补充 Agentic Analytics、AI-ready Data、作品集包装、面试表达和求职材料自检清单
- •简历模板库覆盖数据分析、数据运营、数据工程、数据治理、数据产品、AI Data Analyst 和 Analytics Engineer
AI-Native Data Stack 春季专题上线
春季扩充正式回应数据工作方式变化：从传统数据栈走向 AI-Native Data Stack，补齐 Agent、语义层、现代湖仓和 AI 数据治理等关键主题。
- •新增和升级 MCP、Agentic Data Engineering、Agentic Analytics、语义层和 Text-to-SQL 内容
- •补充 Iceberg V3、Flink Agents、LanceDB、非结构化数据管道和现代数据服务架构
- •扩展 AI 数据治理、血缘、可观测性、权限审计和企业落地边界判断
以上仅为近期更新，知识库持续迭代。完整内容演进记录可查看知识库更新日志
USER VOICES
来自用户的真实反馈
他们在这里找到了成长的方向
1,200+
付费会员
2,413
深度文档
10+
内容板块
4.9
用户评分
李同学
数据分析师 · 互联网大厂
知识库的内容非常系统，从基础到进阶都有覆盖。特别是行业案例部分，帮我快速了解了不同业务场景下的数据分析方法，面试时派上了大用场。
王先生
数据工程师 · 金融科技
技术文档写得很清晰，Spark、Flink 这些大数据技术的讲解深入浅出。最难得的是有很多生产环境的实战经验分享，避免了很多坑。
张女士
产品经理转数据 · 电商
作为转行的人，这个知识库帮我建立了完整的数据知识体系。学习路线很清晰，不用到处找资料了。现在已经成功转型数据产品经理！
陈同学
应届生 · 数据科学硕士
求职专题太实用了！简历模板、面试题库、薪资谈判技巧都有。按照里面的方法准备，拿到了 3 个大厂 offer，最后选了字节。
刘先生
数据负责人 · 创业公司
数据治理和数据中台的内容很全面，帮我们从 0 到 1 搭建了公司的数据体系。遇到问题在社群里问，响应也很快。
赵女士
BI 分析师 · 零售行业
行业知识库太香了！零售、电商的业务指标和分析框架整理得很完整，直接拿来就能用。老板都夸我业务理解能力提升很快。