大数据就业心得体会范文 大数据就业心得体会范文简短(八篇)

当我们备受启迪时，常常可以将它们写成一篇心得体会，如此就可以提升我们写作能力了。我们如何才能写得一篇优质的心得体会呢？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。

2022大数据就业心得体会范文一

1、根据业务需求完成数据库架构设计，配合系统开发团队提供dba服务。

2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;

3、对数据库运行状况进行监控，及时对故障进行分析处理，记录解决文档;

4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理)

任职要求：

1、3年以上mysql dba全面运维工作经验，有存储过程，触发器，大数据量的经验。

2、熟悉linux系统，能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;

3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;

4、具有很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;

5、熟悉mysql数据库设计、管理与优化,熟悉myisam和innodb引擎，熟练mysql性能优化、sql调优技术;

6、具备基本的java知识，可以协助team完成一些基本的开发工作。

7、工作踏实、责任心强，敢于独立分析和解决问题。

8、有良好的团队协作精神，乐于分享，共同进步。

2022大数据就业心得体会范文二

您现在正在阅读的小学数学《近似数》教学反思文章内容由收集!本站将为您提供更多的精品教学资源!小学数学《近似数》教学反思《近似数》是义务教育课程标准实验教科书数学二年级下册第77页的内容，学生在学校本内容之前，已经学校过简单数的估数，以及100以内加减法的估算，学生基本能理解大约、左右、大概等词的意思，并且已经学习了万以内数的读写法，数的组成。这些知识构成了本节课的学习基础。

我的教学处理是这样的:首先提示我口袋上的钱大约是100元、我们学校学生总数约是310人，让学生猜钱的数量和学生的总数，在猜出结果基础上，告诉学生像102元、313人这些数，它们准确地反映了事物的真实情况，可以把它们叫准确数，而100、310接近真实情况的数，称为近似数。再让学生思考，我们生活中，你还遇到哪些数，它们是准确数，还是近似数？在学生说一些准确数和近似数之后。让生思考近似数有什么特点，又有什么作用？

课堂设计的板书如下：

近似数

准确数： 近似数：

102元100元

313人310人

41人 40人

9992人 10000人

近似数接近准确数，近似数一般是整十、

整百、整千、整万的数，所以较容易记忆。

在练习过程中，我发现学生存在几个问题：

1、学生没有真真切切地体会到近似数的特点与作用。比如说对于603米，有的学生的答案是约为601、602米。

您现在正在阅读的小学数学《近似数》教学反思文章内容由收集!本站将为您提供更多的精品教学资源!小学数学《近似数》教学反思2、学生没有很好地理解近似数可以有多个。

3、学生没有能正确地进行估数，比如练习洗衣机售价为1198元，约是多少元？这题，很多学生就回答约是20xx元。

4、对于较大的数，学生比较难理解接近的程度，比如说：9019人，学生一般估成3020人，或9010人；学生根本没有想到9000人。教师讲解后，我模糊地听到有学生说9000与9019相差了19，不能算接近了吧

为什么会出现如此多的问题呢？回顾我的教学过程，我发现对于近似数的特点，教授得并不透彻，而且好像没有正式地提到近似数可以有多个。所以如果上课时，我有意识地注意到这些细节，也许就可以避免出现第一和第二个问题。

第三和第四个问题出现的原因，我觉得可能是一样的，那就是学生还没有体验到较大的数在生活中的应用、无法准确地把握大数之间差距的程度究竟有多大，如：学生可能知道9019与9000相差19，却无法体会到19对于这两个数而言，这个差距是很小的。

如果重新教授本课，我该如何处理，才能很好地解决这些问题呢？也许通过学生交流、讨论，教师小结，可以很好地解决第一和第二个问题；而第三个问题，可以通过一百一百地从1200数到20xx，发现之间的差距有800之多，并顺势提醒，近似数跟准确数是接近的。但第四个问题，目前，我真想不出很好的办法来解决。

记得吴正宪老师教授三年级《估算》一课，吴老师的课堂设计很好地贴切了生活的需要，如生活中什么时候需要估数、估算？什么时候需要估大，什么时候需要估小等等。在吴老师的精心设计下，学生的学习效果是很好的。《近似数》一课的设计，是否也应该体现从生活中来，到生活中去的原则呢？设计的教学内容与环节，应该贴切生活中的需要呢？从而让学生在将知识应用于生活问题过程中，很好地理解数差距的程度是大，还是小呢？

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

2022大数据就业心得体会范文三

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ooz