大数据产业基地心得体会和感想 大数据项目心得体会(7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。那么你知道心得体会如何写吗？以下我给大家整理了一些优质的心得体会范文，希望对大家能够有所帮助。

主题大数据产业基地心得体会和感想一

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(business discovery)以及信息探索(information discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求：

1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉r、python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类ai/bi项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/ai/bi等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解bi系统建设各层面，对bi建设思路和建设方向有清晰的认识，至少熟悉一种设计工具进行etl，如tableau/qlikview/cognos/bo/datastage/sas/spss等;

9、能够熟练的使用kettle等开源etl工具进行开发者优先;

10、熟悉linux，使用shell, python脚本经验优先;

12、熟悉hadoop/spark生态系统，例如hive、hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

主题大数据产业基地心得体会和感想二

职责：

1、负责数据接入、数据提取、数据清洗、底层重构、业务主题建模等工作;

2、参与数据集市开发，用户画像标签开发;

3、负责接口平台、自助分析平台等系统的建设和维护;

4、针对具体大数据应用场景，提供有效解决方案，并针对具体模型落地实施;

应聘要求：

1、大专及以上学历、计算机相关专业优先，2年以上开发经验;

2、精通sql，至少熟悉oracle/mysql/posgresql中的一种。

3、掌握hive、hbase、spark/spark streaming、kafka组件的架构及实现原理，阅读过部分源码，能对其进行故障分析、性能调优;

4、热爱技术，有很强的钻研能力，乐于接受有挑战性的任务。

5、大型互联网工作经验者，处理高性能、高并发实践经验者、精通scala、python者优先考虑。

6、具备良好的学习能力、分析和解决问题能力;

7、具有高度的责任心和团队合作精神.

主题大数据产业基地心得体会和感想三

职责：

1、负责spark, hadoop, flink等开发和优化。

2、参与前期需求沟通和分析，以产品化开发的思维，完成需求分解和数据架构设计。

3、与研发和数据科学家合作保证产品定义清晰，按时完成产品上线。

4、能够洞察市场状况，与各部门合作转化为基于大数据挖掘的新策略或方案.

5、主动创造和发掘新的基于大数据挖掘产品商业模式.

任职要求：

1、全日制本科及以上学历，计算机软件相关专业，5年以上开发经验，3年以上架构经验

2、精通hadoop/mapreduce/spark/hbase/flink/hive/r/mahout等分布式数据存储和分布式计算平台原理，流式计算开发，有开源二次开发经验者优先。

3、精通大数据挖掘、机器学习.熟练掌握java/perl/python至少一种编程语言。

4、具有数据挖掘和分析、机器学习等项目实施相关经验者优先;

5、良好的跨部门沟通合作能力，解决不同观点能力并取得结果。具备敏锐的互联网产品理解力，学习能力和逻辑思维能力强;

6、较强的自我驱动力、推动和协调能力，强烈的责任心和团队合作精神;

主题大数据产业基地心得体会和感想四

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。

主题大数据产业基地心得体会和感想五

职责：

1.参与大数据分析，个性化推荐等系统的设计和开发;

2.负责数据挖掘及推荐系统相关模型、算法的设计与开发;

3.搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;

4.提供大数据，推荐，搜索等相关技术研究成果、产品技术平台设计;

希望具备的条件：

1.熟练unix/linux操作系统，熟悉掌握常用shell/python/perl等脚本工具;

2.对统计学和数据挖掘算法有较为深刻的理解，熟悉决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm、贝叶斯等数据挖掘算法

3.具备良好的业务挖掘和分析能力，能针对实际业务中的数据进行统计建模分析

主题大数据产业基地心得体会和感想六

职责：

1. db2数据库开发和应用实施，负责数据库维护和优化;

2. 历史数据库与数据仓库数据运维管理，性能分析及应用调优;

3. 数据仓库、数据集市的建模开发和建设维护工作;

4. 数据应用实施项目的维护、管理优化和推广培训工作。

岗位要求：

1. 本科及以上学历, 计算机相关专业优先，一年以上工作经验;

2. 熟悉关系型数据库、存储过程开发、脚本语言开发和linux系统;

3. 独立的思维能力，乐于沟通、协作，具备高度的自我约束能力、学习能力和表达能力，能够承担较大工作压力和责任;

4. 具有大数据处理和分析领域技术规划、架构设计经验者优先;

5. 有金融行业、互联网行业大数据处理经验者优先。

主题大数据产业基地心得体会和感想七

职责：

1、负责公司大数据平台自动化运维开发、监控和优化工作，保障数据平台服务的稳定性和可用性;

2、负责公司hadoop核心技术组件日常运维工作 ;

3、负责公司大数据平台现场故障处理和排查工作;

4、研究大数据前沿技术，改进现有系统的服务和运维架构，提升系统可靠性和可运维性;

任职要求：

1、本科或以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上相关从业经验

2、精通linux运维命令，熟悉linux的维护和管理，熟悉shell/python脚本开发，掌握scala/java优先;

3、熟悉大数据项目实施：包括不限于kafka、hadoop、hive、hbase、spark等大数据生态的平台搭建，监控和调优;

4、良好团队精神服务意识，沟通协调能力;