大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章 大数据时代小数据分析读后感(2篇)
- 上传日期:2023-01-05 06:11:30 |
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我们得到了一些心得体会以后,应该马上记录下来,写一篇心得体会,这样能够给人努力向前的动力。我们如何才能写得一篇优质的心得体会呢?那么下面我就给大家讲一讲心得体会怎么写才比较好,我们一起来看一看吧。
推荐大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章(精)一
1. 负责大数据基础平台、海量数据存储/处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发;
2. 负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级;
3. 制定项目/数据仓库设计及实现规范,指导设计研发和部署;
4. 协助策略和算法团队工作,保障数据挖掘建模和工程化;
5. 深入研究大数据相关技术和产品,跟进业界先进技术。
任职要求:
1. 全日制本科及以上学历,5年以上软件和分布式系统研发经验,3年以上大数据系统架构经验;
2. 精通hadoop/hbase/spark/storm/redis技术及其生态圈;
3. 具备java/c++/scala等开发经验,熟悉数据挖掘和分析的策略与算法;
4. 具备良好的系统分析能力、故障诊断能力;
5. 有大数据策略、算法、可视化经验优先;
6、211/985 重点学校毕业优先。
推荐大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章(精)二
职责:
1、搭建基于hadoop/spark的数据挖掘体系和大数据分析系统架构;
2、研究大数据领域前沿数据挖掘技术,并引入相应技术在数据中心的使用;
3、进行大数据系统框架设计、模型算法开发;
4、负责大型数据挖掘项目方案制定、项目实施落地及优化等 ;
5、开展数据爬取、聚类分析、舆情分析、鱼骨图分析、定价策略等领域数据挖掘工作;
任职资格:
1、本科以上学历(持有学士学位)(985,211优先),计算机相关专业,五年工作经验;
2、二年以上数据挖掘项目经验,完整参与过数据挖掘大数据平台的架构开发过程,具备互联网行业背景优先;
3、精通分布式计算框架(hadoop、spark、storm等)及相关经验,熟练掌握hive/sql,python,熟悉python、r相关数值科学计算库(numpy,scipy等);
4、了解传统的bi/dw 理论,能结合传统bi实践设计大数据平台;
5、熟悉常用机器学习算法(如分类、回归、聚类、关联规则等)及其原理,具备应用场景经验,如用户画像、商品关联度分析、舆情分析;
6、熟悉主数据、元数据、数据质量、和数据建模等数据治理相关的体系和方法;
7、具备较强的逻辑思维能力、数据敏感度,擅于利用数据发现问题及解决问题;
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