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量化投研平台选型与搭建：第三方平台(聚宽/米筐/优矿/掘金/BigQuant)对比、自建平台架构(数据层→研究层→回测层→执行层)、Docker容器化一键部署、个人/小团队/机构三种规模的平台方案.含成本和时间估算
设计数据湖架构：数据湖vs数据仓库的选择→分层存储（Bronze/Silver/Gold）→Delta Lake/Iceberg/Hudi表格式→Schema演进→ACID事务→元数据管理→数据治理→查询引擎（Trino/Presto/Spark）
理解并设计Data Mesh架构：去中心化数据所有权→数据即产品→联邦治理→自助数据平台→与传统数据仓库/数据湖的对比→实施路线图→组织架构配合
设计数据仓库模型：维度建模方法论→事实表与维度表→星型模型vs雪花模型→缓慢变化维（SCD Type1/2/3）→聚合表设计→ETL物化策略→与数据湖的互补
dbt数据工程实战：项目结构→Model分层（staging/intermediate/mart）→Jinja宏→测试（Generic+Singular）→文档自动生成→增量模型→Snapshot→CI/CD集成→与Airflow/Prefect的配合