大数据公司项目介绍范文如何写 简历 大数据 项目介绍(7篇)

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关于大数据公司项目介绍范文如何写一

1. 负责大数据基础和应用平台的整体规划和架构设计，参与需求分析，架构设计，详细设计以及技术选型决策

2. 参与数据挖掘和建模相关核心算法的代码实现

3. 负责大数据算法平台的技术把关，性能调优，控制架构质量，解决项目技术难题;对研发项目和任务需求进行评估和方案设计、拆分任务并指导工程师完成开发

4. 带领团队提供并实现大数据算法平台上各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化的架构设计与能力，支持解决方案实施

5. 负责数据库设计、应用架构设计、核心技术选型等工作

6. 协调解决开发中的技术问题、设计和监控运营指标，保障系统稳定运行

7. 培养，指导有能力的员工，指导工程师进行技术验证实现，核心技术攻关，解决开发过程中的技术难题

任职要求：

1. 熟悉大数据和数据仓库的系统架构设计方法

2. 熟练使用并理解hadoopspark架构及生态。(hadoop，hive，hbase，elasticsearch，kafka，sparkflink等)

3. 熟悉分布式系统架构，有分布式实时、离线和机器学习平台的架构和开发经验，具备海量数据清洗、分析处理及存储的实践经验

4. 熟练使用java，具有大规模分布式系统调优经验

5. 熟悉ai相关算法，熟悉机器学习、深度学习。熟悉ai学习开源框架(tensorflow、pytorch等)者优先;

6. 具备良好的团队合作精神，对工作充满激情。

7. 熟悉fusioninsight平台开发经验者优先

关于大数据公司项目介绍范文如何写二

职责：

1、 负责基于hadoop/spark平台架构的开发、设计和布局 ;

2、 完成系统框架的设计和核心代码的编写;

3、 针对海量的用户行为数据进行统计、分析与挖掘，不断提高系统运行效率;

4、 负责对数据进行分析，为项目组提供大数据技术指导及分析手段支撑;

5、 负责大数据平台的性能监控和持续优化;针对需求提供大数据分析技术解决方案 ;

6、 大数据平台的运维工作，持续完善大数据平台，保证稳定性、安全性;

7、 熟练使用大数据etl数据抽取工具;

8、领导安排的其他工作。

任职资格：

1、 3年互联网行业开发经验，计算机或相关专业本科以上学历;

2、 精通hadoop大数据平台架构，具有扎实的java/python等开发语言;并可以开发高效可靠的代码;

3、 具有较强的数据分析、数据挖掘的能力;

4、 熟悉spark、hive、storm等计算框架者优先，对分布式存储和计算原理有较深的理解;

5、 严密的数学思维、突出的分析和归纳能力、优秀的沟通表达能;

6、 个性开朗，对技术钻研好学、逻辑思维能力强，沟通能力优秀，有团队合作精神。

关于大数据公司项目介绍范文如何写三

职责：

深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;

负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;

负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;

参与公司大数据架构，负责bi实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;

负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;

配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;

任职要求：

大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;

两年以上数据建模经验;

数据主流数据库，mysql、oracle、db2等传统结构化数据仓库，熟悉hbase、mongodb等非结构化数据库;

熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;

熟悉r、python、mllib等数据挖掘工具中至少一种。

熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。

关于大数据公司项目介绍范文如何写四

职责：

1.负责根据业务需求完成数据提取、分析、报表制作;

2.负责数据应用系统的数据维护与支持，系统中进行数据导入和处理，并负责解决用户的数据技术问题;

3.完成上级交办的其他事宜;

任职要求：

1 大学本科以上学历，志向往大数据方向发展的20xx年应届毕业生优秀考虑

2 细心，对数据分析有浓厚兴趣

3 具备基础英文读写能力，有excel、sql基础

4 有处理过大数据量经验者优先

关于大数据公司项目介绍范文如何写五

大数据时代下的财务管理

acca(特许公认会计师公会)与ima(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。

这篇名为《大数据：机遇和风险》(big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。

大数据的优势

在acca和ima最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。

acca中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。”

“财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。”

大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。

大数据的危险

“大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”ima负责研究部门的副总裁raef lawson博士(美国注册管理会计师，美国注册会计师)指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。”

关于大数据公司项目介绍范文如何写六

职责:

1、负责建设数据仓库架构，包括元数据管理、etl调度、数据集成、olap等子系统的设计和开发;

2、制定和推广数据字典，建立完善的元数据管理规范，负责数据质量监控设计;

3、搭建和维护数据仓库表，解决业务人员在仓库系统流程、工具使用、数据处理等遇到的问题;

4、负责数据仓库和其它业务系统接口。

5、基于对数据的理解和业务需求，对数据进行整理、分析和用户画像搭建。

岗位要求:

1、计算机相关专业本科及以上学历，有2年以上数据仓库、etl工作经验;

2、熟悉sql、shell等相关技术，有海量数据处理、etl及任务调度优化、数据仓库建模等经验;

3、熟悉linux环境，了解java/python服务端系统开发;

4、熟悉hadoop/spark/hive/hbase/kafka/flume等大数据技术者优先;

5、逻辑清晰、对数据敏感，良好的沟通能力和协作能力，敢于接受挑战，能够承受压力;

关于大数据公司项目介绍范文如何写七

职责：

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。