大数据转正心得体会实用 数据中心转正总结(四篇)
我们在一些事情上受到启发后,应该马上记录下来,写一篇心得体会,这样我们可以养成良好的总结方法。那么我们写心得体会要注意的内容有什么呢?下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的心得体会范文,我们一起来了解一下吧。
关于大数据转正心得体会实用一
1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计;
2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计;
3、负责大数据研发组团队管理;
4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发;
5、负责研发规范制定,研究行业前沿技术;
6、参与产品规划及设计讨论。
任职要求:
1、本科五年工作经验及以上,有至少五年的大数据技术实践经验,有nlp或ai相关经验;
2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力;
3、有一定的项目管理及团队管理能力;
4、精通hadoop、spark生态圈中的常用组件原理及应用;
6、理解媒体业务,精通数据仓库的规划和设计;
5、精通掌握java或python编程,有性能调优能力;
4、熟悉nlp算法原理及应用;
6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣,学习能力强。
关于大数据转正心得体会实用二
职责:
1. 负责集团mysql数据库部署、上线、管理、优化、维护和备份
2. 负责集团mysql数据库的稳定性、高可用性、扩展性的相关保障工作
3. 协助业务方同学完成线上操作需求、故障排查、sql调优和数据归档
4. 工作认真细致,责任心强,具有良好的抗压能力和团队合作精神
任职要求:
1. 5年以上专职mysql dba工作经验,维护过大请求量和大数据量数据库
2. 深入理解mysql体系架构和原理,对数据库优化,架构设计有较深入的研究和实践经验
3. 熟悉掌握mysql 5.7和8的新特性和新功能,并有线上使用经验
4. 熟悉掌握mgr和hma的原理、配置和管理,并有线上部署经验
5. 熟悉掌握xtrabackup和ghost优缺点,并有线上操作经验
6. 对orchestrator、pxc、inception、sqladvisor、soar或archer等有所了解或使用经验
7. 对percona、oracle、postgresq、tidb、nosql类、bigdata类和k8s相关技术有所掌握或了解者更佳
8. 熟悉linux日常操作与配置,至少熟悉bash、python、golang或java编程中的两种
关于大数据转正心得体会实用三
职责:
1、负责公司大数据/hadoop/hive/hbase/flink等离线实时数据平台运维保障;
2、负责内部大数据自动化运维以及数据化运营平台开发工作;
3、负责hadoop/hbase等系统的业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等;
4、深入理解数据平台架构,发现并解决故障及性能瓶颈,打造一流的数据平台;
5、持续的创新和优化能力,提升产品整体质量,改善用户体验,控制系统成本。
6、善于表达、理解客户数据服务需求,具备数据需求转化落地能力。
任职要求:
1、大学本科及以上学历,计算机或者相关专业;
2、深入理解linux系统,运维体系结构,精于容量规划、性能优化;
3、具备一定的开发能力,精通一门以上脚本语言;(shell/perl/python等),熟悉java等开发语言一种及以上优先;
4、具备很强的故障排查能力,有很好的技术敏感度和风险识别能力;
5、能够承受较大的工作压力,以结果和行动为准则,努力追求成功;
6、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、tez等原理并具备管理,配置,运维经验;
7、熟悉分布式系统设计范型,有大规模系统设计和工程实现的了解者优先。
8、具有运营商流量数据加工处理经验者优先。
关于大数据转正心得体会实用四
职责:
1、负责spark, hadoop, flink等开发和优化。
2、参与前期需求沟通和分析,以产品化开发的思维,完成需求分解和数据架构设计。
3、与研发和数据科学家合作保证产品定义清晰,按时完成产品上线。
4、能够洞察市场状况,与各部门合作转化为基于大数据挖掘的新策略或方案.
5、主动创造和发掘新的基于大数据挖掘产品商业模式.
任职要求:
1、全日制本科及以上学历,计算机软件相关专业,5年以上开发经验,3年以上架构经验
2、精通hadoop/mapreduce/spark/hbase/flink/hive/r/mahout等分布式数据存储和分布式计算平台原理,流式计算开发,有开源二次开发经验者优先。
3、精通大数据挖掘、机器学习.熟练掌握java/perl/python至少一种编程语言。
4、具有数据挖掘和分析、机器学习等项目实施相关经验者优先;
5、良好的跨部门沟通合作能力,解决不同观点能力并取得结果。具备敏锐的互联网产品理解力,学习能力和逻辑思维能力强;
6、较强的自我驱动力、推动和协调能力,强烈的责任心和团队合作精神;
大数据转正心得体会实用 数据中心转正总结(四篇)
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