大数据决策模型心得体会如何写 数据模型与决策案例分析报告(8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。那么心得体会该怎么写?想必这让大家都很苦恼吧。下面我给大家整理了一些心得体会范文,希望能够帮助到大家。
关于大数据决策模型心得体会如何写一
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、3年以上大数据系统架构经验;
2、精通hadoop hbase hive spark flink kafka redis技术及其生态圈;
3、具备java scala python等开发经验,熟悉数据挖掘和分析的策略与算法;
4、精通数据抽取,海量数据传输,数据清洗的常用方法和工具。
5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力;
6、有大数据策略、算法、可视化经验优先;
7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。
关于大数据决策模型心得体会如何写二
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。
关于大数据决策模型心得体会如何写三
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。
关于大数据决策模型心得体会如何写四
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
关于大数据决策模型心得体会如何写五
一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水平,加强数据管理,明确数据传输、数据检查、数据库
大数据决策模型心得体会如何写 数据模型与决策案例分析报告(8篇)
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