大数据用户体验心得体会及收获 大数据与用户体验(六篇)

学习中的快乐，产生于对学习内容的兴趣和深入。世上所有的人都是喜欢学习的，只是学习的方法和内容不同而已。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗？接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧，我们一起来看一看吧。

推荐大数据用户体验心得体会及收获一

1、负责数据库的日常操作、安装、配置、监控、负载均衡、实时备份、恢复和管理;

2、负责数据库的运行维护及管理等工作;

3、依据业务需求优化数据存储结构;

4、协助项目其他成员设计关键的sql语句和触发器、存储过程、表等;

5、通过数据库的日常检查，对性能较差的sql语句提出优化方案;

6、测试数据的装载、迁移。

岗位要求：

1、1年以上工作经验(学历必须真实可查询);

2、掌握 oracle、mysql 数据库规划设计、安装、部署、排错与优化、维护管理、备份恢复等专业知识与技能;

3、熟悉掌握 unix/linux/windows 等操作系统日常管理维护工具，熟悉基本的shell 编程;

4、熟悉掌握php、perl、python、shell 一种或多种脚本语言编程;

5、有oracle 官方认证如( oca，ocp，ocm)等优先;

6、具备一定的数据库系统管理规划思路与文档设计能力。

7、熟悉至少一种开源大数据存储方案(hbase,cassandra，gpdb)，有spark或者hadoop经验更佳。

8、有中大型应用系统分布式架构设计经验，独立承担过中大型系统存储架构设计和搭建

推荐大数据用户体验心得体会及收获二

职责：

1、负责hadoop、hbase、hive、spark等大数据平台 规划、部署、监控、系统优化等，确保高可用;

2、负责公司大数据平台的运维管理工作，集群容量规划、扩容及性能优化;

3、处理公司大数据平台各类异常和故障，确保系统平台的稳定运行;

4、设计实现大规模分布式集群的运维、监控和管理平台;

5、深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技及发展方向。

任职要求：

1、熟悉hadoop/hbase/hive/spark/kafka/zookeeper等开源项目的安装与调试,升级扩容;

2、熟悉hadoop大数据生态圈，包括但不限于hdfs、yarn、hive、hbase、spark、kafka、flume等;

3、精通一门以上脚本语言(shell/perl/python等),熟练掌握linux系统及常规命令与工具，熟练的shell脚本编写能力。

推荐大数据用户体验心得体会及收获三

您现在正在阅读的小学数学《近似数》教学反思文章内容由收集!本站将为您提供更多的精品教学资源!小学数学《近似数》教学反思《近似数》是义务教育课程标准实验教科书数学二年级下册第77页的内容，学生在学校本内容之前，已经学校过简单数的估数，以及100以内加减法的估算，学生基本能理解大约、左右、大概等词的意思，并且已经学习了万以内数的读写法，数的组成。这些知识构成了本节课的学习基础。

我的教学处理是这样的:首先提示我口袋上的钱大约是100元、我们学校学生总数约是310人，让学生猜钱的数量和学生的总数，在猜出结果基础上，告诉学生像102元、313人这些数，它们准确地反映了事物的真实情况，可以把它们叫准确数，而100、310接近真实情况的数，称为近似数。再让学生思考，我们生活中，你还遇到哪些数，它们是准确数，还是近似数？在学生说一些准确数和近似数之后。让生思考近似数有什么特点，又有什么作用？

课堂设计的板书如下：

近似数

准确数： 近似数：

102元100元

313人310人

41人 40人

9992人 10000人

近似数接近准确数，近似数一般是整十、

整百、整千、整万的数，所以较容易记忆。

在练习过程中，我发现学生存在几个问题：

1、学生没有真真切切地体会到近似数的特点与作用。比如说对于603米，有的学生的答案是约为601、602米。

您现在正在阅读的小学数学《近似数》教学反思文章内容由收集!本站将为您提供更多的精品教学资源!小学数学《近似数》教学反思2、学生没有很好地理解近似数可以有多个。

3、学生没有能正确地进行估数，比如练习洗衣机售价为1198元，约是多少元？这题，很多学生就回答约是20xx元。

4、对于较大的数，学生比较难理解接近的程度，比如说：9019人，学生一般估成3020人，或9010人；学生根本没有想到9000人。教师讲解后，我模糊地听到有学生说9000与9019相差了19，不能算接近了吧

为什么会出现如此多的问题呢？回顾我的教学过程，我发现对于近似数的特点，教授得并不透彻，而且好像没有正式地提到近似数可以有多个。所以如果上课时，我有意识地注意到这些细节，也许就可以避免出现第一和第二个问题。

第三和第四个问题出现的原因，我觉得可能是一样的，那就是学生还没有体验到较大的数在生活中的应用、无法准确地把握大数之间差距的程度究竟有多大，如：学生可能知道9019与9000相差19，却无法体会到19对于这两个数而言，这个差距是很小的。

如果重新教授本课，我该如何处理，才能很好地解决这些问题呢？也许通过学生交流、讨论，教师小结，可以很好地解决第一和第二个问题；而第三个问题，可以通过一百一百地从1200数到20xx，发现之间的差距有800之多，并顺势提醒，近似数跟准确数是接近的。但第四个问题，目前，我真想不出很好的办法来解决。

记得吴正宪老师教授三年级《估算》一课，吴老师的课堂设计很好地贴切了生活的需要，如生活中什么时候需要估数、估算？什么时候需要估大，什么时候需要估小等等。在吴老师的精心设计下，学生的学习效果是很好的。《近似数》一课的设计，是否也应该体现从生活中来，到生活中去的原则呢？设计的教学内容与环节，应该贴切生活中的需要呢？从而让学生在将知识应用于生活问题过程中，很好地理解数差距的程度是大，还是小呢？

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

推荐大数据用户体验心得体会及收获四

职责：

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(business discovery)以及信息探索(information discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求：

1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉r、python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类ai/bi项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/ai/bi等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解bi系统建设各层面，对bi建设思路和建设方向有清晰的认识，至少熟悉一种设计工具进行etl，如tableau/qlikview/cognos/bo/datastage/sas/spss等;

9、能够熟练的使用kettle等开源etl工具进行开发者优先;

10、熟悉linux，使用shell, python脚本经验优先;

12、熟悉hadoop/spark生态系统，例如hive、hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

推荐大数据用户体验心得体会及收获五

职责

1.负责数据etl开发，优化etl流程设计;

2.负责数据质量问题的分析、跟进、解决，进行数据质量监测、校验和提升;

3.负责etl开发实施文档的编写;

4.负责梳理公司数据仓库/数据集市数据清单、数据映射关系，优化现有数据仓库模型;

5.完善和梳理数据指标体系，完成和维护数据字典的工作;

6.参与数据标准的制定、数据标准管理和数据安全管理工作;

7.参与公司大数据平台的建设，包括sugar报表或神策接口配置，用户画像标签体系的开发等

任职要求：

1.有shell或python脚本开发经验;

2.有传统数据库sql server和mysql，有存储过程编写能力;

3.熟悉hadoop生态相关技术并有相关实践经验，包括但不限于sqoop、hive、hbase、kylin等开发经验;

4.有kettle、azkaban或oozie工作流调度经验;

5.熟悉hive sql或flink sql的开发;

6.有数据仓库模型设计，有使用kafka+flink streaming实时数据处理经验优先;

7.有sugar、神策或tableau使用经验,有用户画像或客户召回标签工作经验优先;

8.对数据挖掘和机器学习有所了解，包括常用的机器学习算法和数据建模过程的优先

推荐大数据用户体验心得体会及收获六

职责：

1. 负责公司产品的现场安装，部署，优化;

2. 负责数据库集群的部署和配置升级;

3. 定期进行性能检测、分析、调优，数据备份、迁移，保障数据库系统高效安全及稳定运行;

4. 负责排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案。数据库故障处理与灾难恢复;

5. 对开发工程师的sql语句进行审核，sql优化，及时发现并处理高负载sql;

6. 负责客户单位软件系统的管理和日常维护，;

任职资格：

1、计算机相关专业大学本科及以上学历，三年或以上数据库运维工作经验。

2、精通oracle 数据库运维与优化，有过大数据量数据库优化经验者优先，拥有oracle数据库相关证书优先，ocp

3、熟悉oracle，sql server 的体系统结构及工作原理，熟悉数据库安装、调试、备份、恢复，表、空间、索引设置。

4、能独立设计和优化数据库系统，能对sql脚本提出合理的性能优化建议;精通sql、pl/sql语言优先。

5、了解unix、linux操作系统，熟练掌握shell编程，有维护应用tomcat，nginx经验优先。

6、熟悉vmware sphere, vcenter 等 vmware 产品虚拟化部署经验。

7、具备常规的网络知识，熟悉常见的路由器，交换机，打印机安装维护管理等。

8、具有一定的组织、协调和沟通能力，有高度的工作责任心和良好的团队意识及文档编写能力。