研究生竞选学习委员申请书通用 竞选学委申请书格式(8篇)

无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。相信许多人会觉得范文很难写？下面是小编为大家收集的优秀范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

精选研究生竞选学习委员申请书通用一

您好!

首先感谢您在百忙之中阅读此信。

我是一名即将毕业的徐州医学院20__届普外专业硕士研究生。回首近三年的研究生生活，不言什么轰轰烈烈，倒也学得得扎扎实实。本着人生至少要从长、宽、高三方面来建构与发展的思想：因此，在专业方面，我刻苦地钻研，对普外科中常见病、多发病有了较为熟练的诊疗方法，并对一些临床少见病、疑难病的诊疗有着深刻的体会;同时经常参阅本专业的国外文献，熟悉本专业的发展前沿，了解本专业的国内外治疗进展。所有这些理论与实践的融合，培养了我踏实、精干、务实、协作、创新的临床实践和科研作风。

多一份耕耘，多一份收获。在三年的研究生学习生活中，我不仅很好的掌握了本专业的相关知识，同时注重理论与实践相结合，一心一意在临床工作、全心全意为病人服务，深受科室代教老师的好评。英语与计算机方面，顺利通过了国家英语六级，具有较好的听、说、读、写能力和熟练的专业英语应用能力，熟练运用计算机办公软件，统计分析软件和信息检索技术。

诚实做人，踏实做事是我的人生准则。在莘莘学子中，我并非最好，但我拥有不懈奋斗的意志，愈战愈强的精神和踏实肯干的作风，这才是最重要的。

因此，我自信地向您呈荐，坦然地接受您的考验，如果有幸能成为贵医院的一员，我将充分发挥自己扎实的专业知识和熟练的临床技能，兢兢业业，刻苦转研，并在您们的支持与帮助下，进一步提升自身的综合素质，为贵院发展略尽绵薄之力。

感谢您在“忙中偷闲”欣赏这道需要开发的风景。下页附履历，敬请斟酌，惠于栽培，恭候您的佳音。

自荐人：

20__年__月__日

精选研究生竞选学习委员申请书通用二

xxx教授：

您好！

我叫xx，毕业于xx学院xxx专业，现在xxx。今年报考了xx大学的xxx专业硕士研究生，下面是我的初试成绩：

因为在职考研，初试成绩并不理想，若有幸能在您的指导下继续深造，我一定会更加努力，刻苦钻研。本科期间，我一直是一个热爱学习的学生，认真学习专业基础知识，注重实验实践锻炼。曾获得国家励志奖学金xxx，校优秀团干一次，校辩论赛最佳辩手，并且已获得英语六级证书。此外，虽然本科一直学的xxx学，课程几乎全是有机实验，但是我从大二开始就跟着老师进行大学生科技创新项目xxx，立项并通过考核。除此之外，我xx，虽然不是核心期刊，但也是自己大学科技创新的结晶。

其实我就一直想发邮件给您，但因为担心自己初试不理想，就没有联系任何老师。这次复试完，我觉得自己也很有信心。我对您的研究方向很感兴趣，有强烈的好奇心和求知欲，特别希望能在您的门下就读，跟您学知识，做项目，进一步提高自己。若老师能给我这个机会，我一定会加倍努力，不辜负您的信任和期望！

非常感谢您能在百忙之中抽出时间阅信。冒昧致信，恳请海涵！

祝您工作顺利，身体安康！

xx

xx年xx月x日

精选研究生竞选学习委员申请书通用三

一、课题来源：

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。

其一，作者在20xx年7月在xxx公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20xx年google发布关于gfs，mapreduce和bigtable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，apache hadoop项目启动。随后从20xx年开始，随着云计算和大数据的发展，hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 it企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多it企业开始探索采用hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二，作者自4月在xxx实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的hbase，文档型存储的mangodb，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义：

现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多it企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、facebook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显著的优势。

相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：

首先，目前主流的数据库如oracle、sql server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如mysql等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于hive/pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：

本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

（一） 数据仓库国内外研究现状

自从bill inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。

我国企业信息化起步相对较晚，数据