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数据中心人员面试心得体会和方法 工行数据中心面试经验(4篇)

格式:DOC 上传日期:2023-01-04 19:38:56 页码:9
数据中心人员面试心得体会和方法 工行数据中心面试经验(4篇)
2023-01-04 19:38:56    小编:ZTFB

心中有不少心得体会时,不如来好好地做个总结,写一篇心得体会,如此可以一直更新迭代自己的想法。那么心得体会怎么写才恰当呢?以下是小编帮大家整理的心得体会范文,欢迎大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。

描写数据中心人员面试心得体会和方法一

一、统计工作

1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记,并间断性地抽查相关数据是否准确;

2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门,包括生产车间和包装车间;

3、每月月底进行一次彻底的盘库,主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门;

4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤,奖罚,请假等数据汇总上报行政人事部;

5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息,刊出宣传橱窗;

6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;

7、自从公司实行免费餐以后,每日进行就餐人数统计;

8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。

二、20xx的工作计划

努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。

积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记与分析。

三、总结经验与不足之处

20xx年,在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格作了改进,并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题,尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分,人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握,给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整,我们将专属部门专职人员上报签字认可,希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人,为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题,那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽,但产量我可以大胆地说,不是的正确,却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题,我们要勇于正视错误,并且解决错误。有则改之,无则加勉!

回顾过去,20xx年是个不平凡的一年,是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台,使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持,离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去,未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘,一份收获,我相信宝光的未来会更加辉煌!

描写数据中心人员面试心得体会和方法二

职责:

1、数据监测与跟踪: 负责数据的监控和跟踪分析,对异常情况进行深入分析和定位,并提出优化方案

2、数据决策支持:充分发挥对数据的敏感性,给产品、运营、市场、销售等决策提供有价值的数据支持和分析见解

3、数据分析:根据各业务的实际业务要求,较深入的专项数据分析及用户研究

4、数据模型:深入了解业务,建立基于业务场景的数据模型,解决各类业务问题

要求:

1、全日制统招大学本科以上学历,统计学、数学、计算机、数理统计或数据挖掘专业优先

2、互联网行业3年以上数据分析经验

3、工作认真努力,具有团队合作精神,良好的跨部门沟通和组织能力

4、思维敏捷,具备较强的数据分析能力和数据敏感性

5、相关技术要求:

描写数据中心人员面试心得体会和方法三

1.统筹筹备期门店调研、调研结果输出

2.统筹筹备期协议客户开发

3.统筹筹备期门店造势

4.销售业绩督导管控:

1)销售大盘业绩、各项关键指标达成及预警

2)未达标销售进度追踪

3)区域销售流程执行抽查

4)区域销售数据档案、数据复盘执行情况抽查。

5.销售流程、机制优化

6.区域内行业信息收集,销售策略调整

7.集团客户、大客户开发

8.销售人才猎聘培养:

描写数据中心人员面试心得体会和方法四

职责:

1、负责hadoop、hbase、hive、spark等大数据平台 规划、部署、监控、系统优化等,确保高可用;

2、负责公司大数据平台的运维管理工作,集群容量规划、扩容及性能优化;

3、处理公司大数据平台各类异常和故障,确保系统平台的稳定运行;

4、设计实现大规模分布式集群的运维、监控和管理平台;

5、深入研究大数据业务相关运维技术,持续优化集群服务架构,探索新的大数据运维技及发展方向。

任职要求:

1、熟悉hadoop/hbase/hive/spark/kafka/zookeeper等开源项目的安装与调试,升级扩容;

2、熟悉hadoop大数据生态圈,包括但不限于hdfs、yarn、hive、hbase、spark、kafka、flume等;

3、精通一门以上脚本语言(shell/perl/python等),熟练掌握linux系统及常规命令与工具,熟练的shell脚本编写能力。

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