大数据工作研讨材料范文 大数据工作研讨材料范文大全(7篇)

范文为教学中作为模范的文章，也常常用来指写作的模板。常常用于文秘写作的参考，也可以作为演讲材料编写前的参考。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)一

1.负责数据etl开发，优化etl流程设计;

2.负责数据质量问题的分析、跟进、解决，进行数据质量监测、校验和提升;

3.负责etl开发实施文档的编写;

4.负责梳理公司数据仓库/数据集市数据清单、数据映射关系，优化现有数据仓库模型;

5.完善和梳理数据指标体系，完成和维护数据字典的工作;

6.参与数据标准的制定、数据标准管理和数据安全管理工作;

7.参与公司大数据平台的建设，包括sugar报表或神策接口配置，用户画像标签体系的开发等

任职要求：

1.有shell或python脚本开发经验;

2.有传统数据库sql server和mysql，有存储过程编写能力;

3.熟悉hadoop生态相关技术并有相关实践经验，包括但不限于sqoop、hive、hbase、kylin等开发经验;

4.有kettle、azkaban或oozie工作流调度经验;

5.熟悉hive sql或flink sql的开发;

6.有数据仓库模型设计，有使用kafka+flink streaming实时数据处理经验优先;

7.有sugar、神策或tableau使用经验,有用户画像或客户召回标签工作经验优先;

8.对数据挖掘和机器学习有所了解，包括常用的机器学习算法和数据建模过程的优先

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)二

职责：

1、负责大数据平台的架构设计、核心代码开发等任务;根据项目要求编写相关技术文档;

2、负责大数据平台的架构评审，代码评审，上线评审;参与数据应用需求、设计、审核和评审;

3、负责核心模块研发，负责大数据平台的搭建，完成系统调试、集成与实施;

4、负责建立和维护大数据平台技术标准规范，指导开发人员编写代码;

任职要求：

1、本科及以上计算机相关专业毕业;

2、精通离线和实时数据处理流程，掌握离线数据处理框架hive、impala、spark-sql等，掌握实时数据处理常用技术工具，包括storm、sparkstreaming等;

3、熟悉大数据技术生态圈，精通大数据技术架构，有大数据平台构建经验;

4、掌握常见数据流接入工具，包括flume、kafka等;

5、熟练掌握基本的linux操作系统和某种脚本语言编程(如shell等);

6、掌握一种或以上实时处理语言，如java、scala、python等，有scala经验者优先;

7、有实际大规模数据(tb级以上)处理经验优先;

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)三

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

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)四

职责：

1.负责oracle、sqlsever等数据库的实时数据处理、故障分析出来，性能优化等;

2.定位和解决数据集群组件性能和高可用问题，协助数据集群监控系统的开发;

3.深入探索业务数据，创造性的思考和发现问题，能够提出有效解决方案，协助新项目的预研和开发，数据驱动业务，

4.负责公司内外部各数据的接入和清洗处理。

任职资格：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，1年以上hadoop开发经验，对分布式计算理论有深刻理解。

2、熟悉linux开发环境，熟练java、scala编程，有良好的编码习惯;

3、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、kafka等系统相关技术原理与实现;

4、熟悉mysql、sql server、oracle开发环境，对sql语句相当熟练，具备sql调优能力;

5、有大数据运维相关经验优先

6、具备良好的沟通能力、学习能力、分析解决问题能力;

7、英语熟练优先

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)五

《大数据》不是一本纯技术的书籍，作者用美国多年来丰富而详细的案例说明了大数据的趋势和发展历程，大数据的初衷就是将一个公开、高效的政府呈现在人民眼前。书中从美国《信息自由法》说起，其发展历程充满了坎坷，经过各个时期信息自由倡议者的努力，终于出现端倪，并迅速成长，充分体现出美国政府的信息必须被公开，以及个人的隐私必须被保护。人类可以“分析和使用”的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

《大数据》开篇讲述美国《信息自由法》历经多任总统，其中有支持者，也有反对者，最后终于签发，标志都美国进入信息公开及隐私保护的大数据时代。现如今全世界现有60多个国家制定、实施《信息自由法》。

随着《信息自由法》的颁布，以及现代科技的发展，会产生越来越多的数据。数据主要来源是：1.各行各业通过计算机产生了大量的数据;2. 业务数据3. 民意数据4. 环境数据。并且数据在数量、速度、多样性三个维度迅速增长，促使数据帝国逐渐兴起。

有了这么多数据，应该如何利用?

首先，在治国方面。1.循“数”管理，减少交通事故死亡人数。2.用数据进行医疗福利打假，可为政府节省开支。3.警方通过compstat系统，分析犯罪数据，预知犯罪地点。

其次，商务智能方面。1.数据仓库，2.联机分析(olap)，3. 数据挖掘，4. 数据可视化。

当然随着数据的增多，如何收集和使用这些数据，就需要制订一系列的法则。1.收集法则：减负;2.使用法则：隐私;3.发布法则：免费，4.管理法则：质量。其中数据质量最为重要，为了保证数据质量颁布了《数据质量法》，同时也带来了困惑，即给商业组织带来了质疑政府公布数据质量的手段，对于这一手段，满足其商业利益，是民主与商业组织之间的对抗和冲突。

同时，统一分析和使用大数据与个人隐私产生的冲突。通过中央数据银行和全国统一id就获得某个人一生的行动，违反了个人隐私法，但不分析这些信息，又可能导致恐怖分子的袭击，最终以保护个人隐私胜利，但政府还是想执行统一身份认证。

奥巴马的上任加速了政府数据开放的进程，奥巴马上任后立即任命首席信息官，由首席信息官在4个月内推出政府大数据网站，在互联网上为民众提供开放的政府数据。阳光基金会和个人利用开放数据开发出各种分析工具，充分体现出数据价值。

但公益组织并不满足开放数据的数量，为了让民众监督一个更为公正透明的政府，公益组织要求公开白宫访客记录，但这并不是一个简单的要求。经过公益组织不懈的努力，白宫终于公开了访客记录，但公益组织发现了更多的问题，白宫也提出将继续修改访客记录的方式。

大数据有效的监督了政府的公正与民主。民主不是一个结果，而是参与的过程，人民要不断的争取才能实现民主。

本书结尾也较详细的描述除美国外，其它各国通过大数据走向民主的进程，充分说明了这一进程是一个大趋势。首先，英国紧随美国后面实施数据开放，虽然晚于美国，但发展飞快，开放的数据量已超过美国。其次，即美、英两国开放数据之后，更多的国家也加入到其中。20xx年9月20日，8个国家宣布成立“开放政府联盟”，要想加入需具备4个条件：1.财政透明，2.信息自由，3.财产公开，4.公民参与。截止20xx年4月25日已有50个国家加入。

在大数据时代，数据就是直接的财富，数据分析和挖掘能力就是国家、企业的核心竞争力。中国应该摘下千百年来差不多先生的标签，尽快赶上西方国家大数据的步伐。

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)六

职责：

1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;

2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，将复杂的的出行问题抽象为数学模型，基于大数据提升用户出行体验，有效支持战略决策以及有效提升运营数据;

3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;

4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。

任职资格：

1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;

2、能熟练操作至少一种数据库，比如mysql或者mariadb或者mongodbr;

3、过往有互联网行业的产品数据分析经验，并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;

4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;

5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。

推荐大数据工作研讨材料范文(推荐)七

职责：

业务数据的收集整理和分析;

负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;

分析项目数据需求，完成系统中数据分析模块的设计、实现和测试;

设计、构建和优化基于大数据的存储平台架构，编写相关技术文档;

设计并实现基于开源项目(cobar，spark等)的海量数据集成与处理平台;

为其他部门提供数据分析支撑。

任职资格：

计算机相关专业;

熟悉数据挖掘算法，对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;

熟练掌握hadoop、spark 生态系统组件(mr、hbase、hive、zookeeper、spark sql、spark mlib等)，有相关大数据架构,开发成功案例;

熟练的使用、开发etl工具经验，有数据库建模 er建模经验优先;

有海量数据bi或数据挖掘项目实施和管理经验，对数据挖掘理论方法有一定了解者优先;

熟悉的bash shell和python等脚本编程能力;

强烈的责任心和工作热情，良好的团队合作精神。