经过一年半的精心准备，《基于Python和PostgreSQL的并行大数据处理》系列在线课程终于上线啦！
恰逢暑期将启，为何不，花一月时间，让机器以大数据之名全力跑起来？
待到九月再开学时，就能回学校轻松玩转大数据了，简直比游戏还好玩。
开课之前，我做过什么？
在准备本系列课程之前，本人：
（1）博士毕业后，自学Python和PostgreSQL，将其用于裁判文书、股票论坛、工商企业等G以上大规模数据的处理与分析，独立编写代码不下30万行，基于分析结果已完成或正在进行的论文超过20篇，长期合作者超过10人。
（参见讲座视频回放：《经济学及金融学实证研究中的大数据处理：基于Python和PostgreSQL》香樟青苗版第1部分｜第2部分｜第3部分）
（2）自年起开始指导硕士研究生，至今已毕业及在读硕士生将近20人，所教内容均为“量化投资”（亦即通过编程实现投资策略）。
（参见讲座视频回放：《量化投资的基本概念》Part1
Part2
Part3）
在大多毫无编程基础的情况下，绝大多数学生都能快速掌握Python、PostgreSQL、Docker、Git等工具，编写大量工程级别代码进行量化投资分析，并以此作为其硕士毕业论文。
目前，已毕业硕士中已有2人任职于量化私募基金，且有多人在其他机构从事数据分析工作。
（3）正和团队成员一起编写一个旨在提升大规模Python项目开发效率的代码库，规划中的功能包括代码分析、代码调整和代码测试的自动化，主要涉及代码风格、交互调用、执行性能、逻辑错误探测，并待代码稳定后开源。
目前，已经完成代码风格自动化调整模块（开发思路独立于Python中的Black包，但实现了比其更丰富的功能），其他部分仍在开发中。
（4）曾在年1月举行的第10届PostgreSQL中国技术大会、年1月举行的第11届PostgreSQL中国技术大会、年1月举行第14届中国系统架构师大会上进行分享。
为了课程，我们做了什么？
多年来自学、实践、传授、交流的经验让我明白，对于你我这些非计算机专业出身，又因为各种需要而必须要学会编程和大数据处理与分析的人而言，根本不可能花几年时间循序渐进学一堆课程而后把自己扔到现实世界去打磨，快速学会一整套工具并将其转为实际代码能力才是唯一正确的学习方式。
而市场上大多数图书或课程，要么面向单一主题求全、求细、求完备，要么浅显、生动、冗长却体系化不足，几乎找不到能让毫无基础的小白在最短时间内一气打通编程语言、数据库、并行大数据分析的图书或课程。
有鉴于此，本人从年开始写一本这方面的教材，书名暂定为《并行大数据处理：基于Python、PostgreSQL及其他》（预计年出版），目标是在一本书中讲完Python、PostgreSQL、PostGIS、Neo4j、Docker、Kubernetes、Git、Linux、RegularExpression、JasonPath、SQL、Cypher等多种工具中的必要知识，将其串成一套可用于对数值、文本、空间地理、社会网络等类型的数据进行大规模并行处理与分析的技术方案。
而本系列课程，便是该书的衍生产品，是对书中可整合为一个精简体系的部分内容的课程化成果。
在准备系列课程的这一年半里，我们：
（1）撰写文字底稿，制作课件，编写示例代码，准备演示数据；
（2）录制了全套课程；
（3）剪辑并为课程配了经过反复核对的精准字幕；
（4）在国家版权局对课程进行了著作权备案登记；
（5）准备文案资料，并将课程上传至“腾讯课堂”和“网易云课堂”。
本人在Python和PostgreSQL上的应用、开发、人才培养以及与技术圈同仁交流的经验，本人及团队成员为开发系列课程所做的大量工作，确保了我们提供独特的高品质课程。
而为了提高大家学习的效率，并确保大家具备将所学用于实践的代码能力，作为视频课程的补充，我们还免费提供：
（1）课程所含的全套课件、演示代码、数据；
（2）每周两次，专人在线答疑解惑；
（3）学员