数据故事化实验心得体会范文 数据定义实验报告心得体会(九篇)
心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。那么你知道心得体会如何写吗?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。
对于数据故事化实验心得体会范文一
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
对于数据故事化实验心得体会范文二
职责:
1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成;
2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同来源数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;
3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作
5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;
6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。
任职要求:
1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉bi平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;
2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;
3.熟悉大数据相关技术:hadoop、hive、hbase、storm、flink、spark、kafka、rabbitmq;
4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;
5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;
6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;
7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。
对于数据故事化实验心得体会范文三
职责:
1,维护数据库的日常运维、数据安全、性能优化、故障处理及前沿技术研究,包括备份和恢复,容灾策略,水平扩展,性能优化,日志分析,数据迁移等。
2,精通大规模linux环境下数据库运营和维护。
3.开发数据库自动化运维平台。
4.定期进行性能检测、分析、调优、保障数据库系统高效安全及稳定运行。
5.配合完成特殊需求,如数据提取,数据修改及报表相关开发。
6.领导交办的其他事宜。
任职资格:
1.全日制大学本科以上学历,熟悉关系型数据库理论者优先;
2.熟悉mysql数据库的架构原理,能熟练进行数据库设计、开发、维护和调优;
3.熟悉linux操作系统,有sql开发经验者优先;
4.具有较强的基于mysql数据库的分析能力;
5.具有广阔的技术视野,对新技术有很强的敏感性;
6.有大数据部署实施经验者优先考虑,了解redis,mongodb,hadoop优先;
7.掌握shell、perl、python中至少一种语言。
8.工作细致,性格稳定,良好的学习能力、沟通能力和团队协作能力。
对于数据故事化实验心得体会范文四
职责:
1、负责公司大数据产品的架构设计,包含数据收集、数据存储、数据应用,并完成相关架构设计文档的撰写;
2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程,并参与相关产品的决策;
3、负责解决核心技术问题,对技术方案进行决策;
4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;
5、积极了解业界发展,研究与跟踪大数据新技术发展方向。
任职要求:
1、精通goldengate for bigdata相关理论,具备大型数据利用的生产实战经验;
2、精通数据驱动的理论,设计并生产上线相关数据驱动的产品;
3、精通常用消息中间件的使用,例如kafka/rocketmq/apache pulsar,有解读相关源码者优先;
4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用,掌握mapreduce编程或
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