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大数据平台部署心得体会如何写 大数据平台建设工作总结(六篇)

格式:DOC 上传日期:2022-12-29 23:13:38 页码:14
大数据平台部署心得体会如何写 大数据平台建设工作总结(六篇)
2022-12-29 23:13:38    小编:ZTFB

我们在一些事情上受到启发后,应该马上记录下来,写一篇心得体会,这样我们可以养成良好的总结方法。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗?接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧,我们一起来看一看吧。

有关大数据平台部署心得体会如何写一

中华民族是一个有着强烈荣辱感的民族。在我们的社会里,是非、善恶、美丑的界限不能混淆。否则,社会和谐不起来,经济发展不起来,民族精神振作不起来,国家也强盛不起来。锦涛同志提出的“--”,旗帜鲜明地指出我们应该坚持什么,反对什么,倡导什么,抵制什么,应当成为每个公民应有的价值取向和行为准则。

例如,热爱祖国,我们就要从热爱家庭、班级、学校、家乡和环境做起;服务人民,我们要从服务父母、老师、同学和长辈做起;崇高科学,要从刻苦努力学习、发奋成才做起;辛勤劳动,要从主动做家务事,积极打扫班级、学校清洁卫生做起;团结互助,要从学会合作,学会相处、关心同学、乐于助人做起;诚实守信,要从不撒谎不骗人、不弄虚作假、说话算数做起;遵纪守法,要从守校纪班规做起;艰苦奋斗,要从勤俭节约、不同他人攀比、珍惜每一分钱、每一粒粮食、每一滴水、每一张纸做起。

“--”的根本是什么呢?我常常想,当一个人以“--”为镜子的时候,就明白自己更多一些;当一个终身以“--”为镜的时候,他就能与世界上最伟大的人们比肩齐高。

从耻食周粟的伯夷叔齐,到无颜面对江东父老的项羽,从耻为亡国奴的文天祥,到拒绝美国救济粮的朱自清……无数铮铮傲骨的人物,在中华历史上演绎了大数可歌可泣的事迹。

周恩来,他一生服务人民,鞠躬尽瘁,死而后已。

钱学森,中国导弹之父,美国说他抵三个师,在新中国诞生后,毅然回到自己的祖国。

李四光,当外国专家定论中国没有石油时,他自信地说:“科学证明中国有储量丰富的石油。”

焦裕禄,将灾难中的兰考人民紧紧团结起来,与风沙盐碱战斗到生命最后一刻。

雷锋,一双袜子补了又补,却寄钱救济战友的家人。

这些鲜明的事例告诉我们,不管是过去,还是将来,“--”的根本就是如何学会做人,做一个对社会负责,对祖国人民有贡献的人。反之,那些遗臭万年的八耻类人物将会永远被人民和时代唾弃,踩在脚下。

作为祖国的未来和希望,我倡议我们从我做起,从小事做起,从现在做起。在思想上积极追求上进,明辨是非;在学习上刻苦努力,精益求精;在生活上勤俭节约,节约水电,不攀比;在平时热心为同学服务,大胆创新;在行动上坚决反对有损民族形象的丑恶行为,讲文明,讲礼貌,守纪律,遵守社会公德和校规校纪。让我们积极行动起来,努力学习科学文化知识,树立正确的世界观、人生观和价值观。自觉把“--”作为心灵的准则和行动的指南,弘扬社会主义荣辱观,为构建和谐社会贡献力量。

有关大数据平台部署心得体会如何写二

职责:

1 根据产品规划或者项目要求,独立完成业务需求和功能需求。

2 向开发工程师提供咨询、指导、解释业务需求。

3 整理、分析和引导客户需求,提出解决方案、按时交付和提高客户满意度。

4 高质量完成上级安排的工作任务。

任职要求:

1 统招本科或以上学历,2年以上产品需求开发、需求管理工作经验;

2 熟练掌握axure\visio\powerpoint\excel\word\思维导图等工具,善于沟通。

3 掌握需求分析方法,熟悉需求管理和研发过程管理,

4 具备优秀的逻辑思维能力和文档编写能力;

5 邮政行业、快递行业和金融行业优先。

6 计算机相关专业优先,如大数据专业、软件工程专业、信息管理专业;了解基本sql语法优先。

有关大数据平台部署心得体会如何写三

职责:

1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化,不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。

2.负责制定大数据平台调用约束和规范;

3.负责大数据方向技术难题的解决,以及代码质量的把控;

4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发团队建设与人才梯队培养,分享技术经验,撰写相关技术文档指导和培训工程师。

任职要求:

1.热衷于大数据技术,并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化;

2.熟悉服务器基本知识,能够评估系统硬件性能瓶颈;

3.掌握linux操作系统的配置,管理及优化,能够独立排查及解决操作系统层的各类问题,并能提供解决问题的理论依据;

4.精通java服务器编程,熟悉jvm原理,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解;

5.精通elasticsearch、redis、hadoop、kafka、zookeeper、yarn、hbase、spark底层架构,熟悉原理、源码、集群部署,包括参数优化、bug修复,贡献过代码或提交过bug者优先

6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先,具备分布式系统研发经验者优先;

7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先;

8.具有良好的文档编写能力,可进行方案设计、架构设计。

有关大数据平台部署心得体会如何写四

职责:

1、参与数据etl和数据仓库治理;

2、参与大数据分析和挖掘,个性化推荐等系统的设计和开发;

3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;

4、参与bi等系统基础数据支撑开发;

5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;

6、参与爬虫等外部相关数据爬取。

任职要求:

1、熟悉概率论和统计方法;

2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;

3、掌握java,理解mapreduce开发思维,能独立开发分布式计算;熟悉shell、r、matlab、octive、python等脚本语言或应用开发者优先;

4、熟悉关系型数据库mysql等,了解nosql;

5、具备工程化思维,思考数据业务能够全面谨慎;

6、具备快速学习的能力和业务理解力,对数据开发有浓厚的兴趣,具备理解和整合算法的能力。

有关大数据平台部署心得体会如何写五

第一章 总 则

第一条 为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务,保证各类信息合理、有序流动和信息安全,确保集团信息化建设快速协调有序安全发展,根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平„20xx‟188号)、等规定,特制定本管理办法。

第二条 本办法适用于集团各职能部室,直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。

第二章 管理范围

第三条 本办法管理范围包括:各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据,以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

第三章 组织机构和工作机制

第四条 集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层,负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法,负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核,指导集团数据管理工作,查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门,负责集团数据中心的运维和运营工作。

第四章 数据分级管理

第五条 根据数据在生产、经营和管理中的重要性,结合有关保密规定,按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。

第六条 集团级应用系统和数据,技术管理由集团信息办负责,业务管理由相关业务处室负责,运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理,集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

第五章 数据标准管理

第七条 集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定,负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准,在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

第八条 数据编码和接口标准应符合以下要求:

(一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

(二)接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持,在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入;

(三)提供完善的数据安全机制,以实现对数据的全面保护,保证系统的正常运行,防止大量访问,以及大量占用资源的情况发生,保证系统的健壮性;

(四)提供有效的系统可监控机制,使得接口的运行情况可监控,便于及时发现错误并排除故障;

(五)保证在充分利用系统资源的前提下,实现系统平滑的移植和扩展,同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展,以保证系统的稳定性;

(六)在进行扩容、新业务扩展时,应能提供快速、方便和准确的实现方式。

第六章 数据资源管理

第九条 基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设,造成资金浪费、设施利用率低等问题,各单位应充分利用集团数据中心资源,集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。

(一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。

(二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设,满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。

(三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门,要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。

第十条 计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”,实现集团数据共享和集成,提升数据安全防护等级,各单位所需计算和存储资源,要统一使用集团数据中心的云计算资源,做到资源集中、高效利用。

(一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案,并报集团信息办批准后实施。

(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储,所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求,确需购臵服务器或存储的,需报请集团领导批准,由集团信息办备案后,按集团采购管理相关规定执行。

(三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位,可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心,并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后,新建系统需要集中部署、分级管理。

第十一条 办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗,集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面,并在厂矿和区队(车间)级应用系统中逐步实现全面使用。

(一)各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。

(二)原有集团推广的应用系统所使用的计算机,以及各单位在用的计算机,分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划,逐步完成云桌面更换工作;集团信息办负责协调和监督。

(三)各单位申请云桌面使用,应与信通公司签订租用协议,由信通公司负责云桌面运维,各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。

(四)对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位,应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后,按计划完成云桌面的部署工作。

第十二条 各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。

第七章 数据分析管理

第十三条 数据分析是采取科学合理的方法,利用现代信息技术手段,对计算机应用系统生成的数据进行分析,充分发掘数据中蕴涵的信息,用数据描述现状,预测趋势,规范生产行为,优化管理流程,加强经营监管,提供决策支持。

第十四条 集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导,鼓励各单位结合自身实际,充分利用“大数据”技术,自行组织开发业务选题和数据模型,组织经验交流,提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作,为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源,不断探索和创新数据分析方法,规范数据分析程序,提高数据分析质量,做好本单位各项应用的数据分析工作。

第十五条 集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施,集团信息化领导小组负责监督和考核。

第八章 数据应用管理

第十六条 数据应用是指利用数据分析的成果,查找存在问题,开展业务运转状况评估,提出改进措施,提高管理水平,规避管理风险。

第十七条 各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作,对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用,为各级领导决策提供依据。

第九章 数据安全管理 第十八条 各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施,主要包括:数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。

第十九条 为统一规范操作权限,各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门,任何人不得擅自设立、变更和注销。

第二十条 各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理,制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。

第二十一条 对数据的各项操作至少要建立运行日志,严格监控操作过程,对发现的数据安全问题,要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术,实现对数据库操作的监测和追溯。

第二十二条 各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理,采取严格措施,做好计算机病毒的预防、检测、清除工作,建立针对网络攻击的防范措施,保证数据传输和存储安全。

第二十三条 各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作,建立数据容灾备份机制,保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。

第十章 附 则

第二十四条 本办法解释权归集团。

第二十五条 本办法自本文印发之日起执行。

有关大数据平台部署心得体会如何写六

职责:

1. 数据收集设计:根据项目目标,设计爬取数据的关键词,与爬虫工程师沟通对接数据收集工作。

2. 数据处理和清理:对海量业务数据进行处理和分析,清洗文字信息,数据标签。

3. 数据分析辅助:配合业务分析团队和算法团队,进行用户标签体系模型搭建,知识图谱建立和维护,项目数据分析辅助。

专业及其他要求:

1. 计量经济学、运筹学、信息系统、统计学、计算机软件相关专业,硕士优先;

2. 流利的英语读写能力将是加分项。

3. 3年以上相关工作经验,扎实的编程基础,熟悉java、python等编程语言,有海量文本数据处理经验优先;

4. 能够使用mysql,python,excel完成数据查询与清洗;

5. 对解决非结构和非标准的数据问题有巨大的热情。

6. 了解tableau等统计软件

7. 有强烈的上进心和自我提升的意愿,对大数据和ai技术有饱满的热情

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