大数据运营实训心得体会及收获 大数据营销实训心得(4篇)

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。优质的心得体会该怎么样去写呢？下面是小编帮大家整理的优秀心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

关于大数据运营实训心得体会及收获一

1. 完成大数据平台日常运维工作(上线/日常监控/问题定位/脚本开发)，涉及hdp/hadoop/spark/tensorflow/flink/storm/presto/kudu/alluxio等开源组件;

2. 完成大数据自研平台工具运营，比如报表平台、调度平台和性能监控平台;

3. 提升系统可靠性，完善监控策略，优化运维流程，提升部门运维效率，保证7*24服务;

4. 参与开源社区建设，提升公司开源影响力;

任职条件：

1. 熟悉hadoop工作原理，熟悉hadoop、hive、storm、presto、flink、 alluixo、kudu等开源组件的搭建、维护以及问题定位;

2. 熟悉linux操作系统，熟练掌握linux常用命令,了解ansible/puppet;

3. 熟练掌握shell/python/java;

4. 熟悉hive/spark sql工作原理，熟悉sql语法，掌握数据库的维护工作;

5. 对自动化运维有一定见解，使用过各种开源工具完成日常运维工作;

6. 有大数据平台维护经验优先;

7. 掌握dockerfile，了解大数据与k8s结合者优先;

8. 参与开源社区，有代码贡献或者高质量博客文章者优先;

关于大数据运营实训心得体会及收获二

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;

关于大数据运营实训心得体会及收获三

高校教育大数据的分析挖掘与利用

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高