大数据处理与应用心得体会及收获 大数据处理与应用心得体会及收获感悟(九篇)

当在某些事情上我们有很深的体会时，就很有必要写一篇心得体会，通过写心得体会，可以帮助我们总结积累经验。我们如何才能写得一篇优质的心得体会呢？下面是小编帮大家整理的心得体会范文大全，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

有关大数据处理与应用心得体会及收获一

1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;

2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，将复杂的的出行问题抽象为数学模型，基于大数据提升用户出行体验，有效支持战略决策以及有效提升运营数据;

3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;

4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。

任职资格：

1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;

2、能熟练操作至少一种数据库，比如mysql或者mariadb或者mongodbr;

3、过往有互联网行业的产品数据分析经验，并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;

4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;

5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。

有关大数据处理与应用心得体会及收获二

职责：

1. 负责公司数据仓库/数据集市模型设计，优化现有数据仓库模型;

2. 参与数据仓库支持工具设计;

3. 参与数据仓库需求定义;

4. 参与数据治理、元数据建设、优化数据开发流程。

任职资格：

1. 计算机、数学、统计或相关专业本科及以上学历，数据挖掘/平台和bi分析领域优先;

2. 3年及以上数据仓库设计开发经验;

3. 熟悉hive,有hql使用经验者优先;

4. 精通数据仓库建模方法，对kimball维度建模理论有深入的了解;

5. 有实际数仓建设项目负责人经验者优先;

6. 熟悉hadoop生态圈以及大数据环境的 olap 框架者优先。

有关大数据处理与应用心得体会及收获三

职责：

1. 对接风控模型团队，参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法，熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库，了解同行业最新模型及分析技术，结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能：

1、熟悉scala、java、python语言

2、熟悉sql，关系型数据库(如：mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各类数学算法，从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据hadoop、spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

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