学习中的快乐,产生于对学习内容的兴趣和深入。世上所有的人都是喜欢学习的,只是学习的方法和内容不同而已。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。
推荐大数据大练兵心得体会报告一
1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型,为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;
2、根据政府的实际业务要求,与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台,建立数据分析的流程,规范和方法;共同探索用户洞察,综合运用定性、定量的多种研究方法,深刻理解用户,研究用户不断变化的诉求,研究行业同类产品的数据,分析研究用户的喜爱相关性,输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;
3、对交付部门进行数据需求支持,挖掘分析主题,开展数据分析工作,基于数据分析成果,为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议,持续改进;
4、基于海量数据运行数据分析,制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘,持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。
任职要求:
1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;
2、能熟练使用sql、spss、sas等统计相关软件或工具,会数据建模者优先考虑;擅长数据分析,对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心,熟悉数据建模知识、数据挖掘理论,掌握数据分析体系方法,统计方法;
3、熟悉数据产品的设计、开发流程,有类似业务分析场景经验,对数据分析思路开阔;
4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、svm、神经网络等算法,有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通excel,掌握python、r、sas、spss等任一数据分析工具;熟悉sql脚本编写快速准确进行数据提取和处理,为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验,对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术,实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强,能独立思考和分析问题,善于将业务问题转化为数据挖掘模型;
5、自我驱动,快速学习能力,抗压能力;
6、有政府类用户数据治理分析经验优先,知名互联网公司经验优先,有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。
推荐大数据大练兵心得体会报告二
职责:
1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成;
2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同来源数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;
3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作
5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;
6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。
任职要求:
1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉bi平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;
2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;
3.熟悉大数据相关技术:hadoop、hive、hbase、storm、flink、spark、kafka、rabbitmq;
4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;
5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;
6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;
7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。
推荐大数据大练兵心得体会报告三
职责:
1、根据分析要求,制定数据采集标准和目标,对原始数据进行业务逻辑处理。
2、分析企业客户数据,构建客户画像,构建企业和个人信用评分模型,支持运营相关业务数据分析和调取。
3、通过对公司运营数据研究,提出改善运营质量的方法和建议,搭建数据分析体系,为企业各级决策者提供支持。
4、熟悉数据挖掘建模过程及主流算法,具有大数据系统架构能力,熟悉spark等分布式机器学习框架,熟悉hadoop/hbase/hive等大数据处理平台相关数据挖掘、数据建模经验优先。
任职要求:
1、本科及以上学历,金融、数学、计算机等理工科相关专业
2、1-3年金融领域数据分析,建模经验,熟悉逻辑回归,决策树等建模方法。
3、有较强的学习能力,能够快节奏地学习,研究,产出并能独立开展工作。
4、对于数据有敏锐的直觉,能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。
5、有软件开发,机器学习,数据库,hadoop/hive经验者优先。
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