大数据工业申请书 大数据工业申请书范文(七篇)

在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。

2023年大数据工业申请书一

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至商业落地;

2、对市场、行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;

3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。

任职要求

1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;

2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;

3、熟练使用matlab、r、python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;

4、拥有bi分析工具使用经验者优先(如tableau等);

5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;

6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。

2023年大数据工业申请书二

一、复习指导思想：

1、查漏补缺。对本册教材内容进行系统的归纳整理，理清知识点的联系，通过对基础知识的复习和练习，加强学生的记忆，深化认识，使所学的知识内化为学生的知识素养，使学生对知识的掌握理解由感性认识提升到一个理性的认识上来。

2、灵活解题，提高综合运用与解决实际问题的能力。使学生在复习、练习过程中，对知识进行分类、整理，帮助学生找出各知识之间的联系和解题规律，重新整合，形成一个完整的知识体系，达到举一反三、能综合、灵活地运用所学的知识解决简单实际问题、应用数学的能力。

3、在复习、练习过程当中，注重学生的学习方法、数感和数学思维的梳理和培养，发展学生逻辑思维能力。

4、养成学生认真做题、细心检查的良好学习习惯，形成良好的数学情操。

二、复习形式：

分类复习、综合复习、做复习提纲相结合

三、复习目标：

1、对万级、亿级的数，十进制计数法，用“万”、“亿”作单位表示大数目以及近似数、改写等知识有进一步的认识，建立有关整数概念的认知结构;

2、进一步巩固除数是两位数的除法笔算，进一步提高用计算器进行大数目计算以及探索规律的操作技能，加深对计算器的认识;

3、掌握直线、射线和线段的特征，认识角，能正确画出平行线和垂线(过直线外一点和直线上一点)，进一步发展空间观念;

4、通过整理和复习，进一步掌握统计的基本知识和方法，并能根据给定的数据整理制作统计图，分析结果。

5、通过整理和复习，进一步提高综合运用所学知识解决实际问题的能力，在解决实际问题的过程中进一步体会数学的价值;

6、通过整理和复习，经历回顾本学期的学习情况，以及整理知识和学习方法的过程，激发学生主动学习的愿望，进一步培养反思的意识和能力。

四、复习措施：

1、教会学生复习方法，对所学知识进行全面系统的复习，先全面复习每一单元，再重点复习有关重点内容。复习后及时进行检测。复习作业的设计体现层次性、综合性、趣味性和开放性，及时批改，及时发现问题，查漏补缺，做到知识天天清。

2、狠抓学生的计算和理解方面的能力。采用多种方法，比如学生出题，抢答，抽查，学生互批等方法，提高学习兴趣。

3、提高基础较好的学生，主要是在课堂提高。 对基础较差的学生采取课堂引导，课后辅导，尽量提高对基础题的理解掌握。

4、加强补差，将课内课外补差相结合，采用“一帮一”的形式，发动学生帮助他们一起进步，同时取得家长的配合，鼓励和督促其进步。做到课上多提问，作业多辅导，练习多讲解，多表扬、鼓励，多提供表现的机会。让他们力争做到当天的任务当天完成。

5、课堂上教会学生抓住每单元的知识要点，重点突破，加强解决问题能力的培养，并相机进行口算能力的培养。

6、在抓好基础知识的同时，全面培养学生的数学素养，培养学生总结与反思的态度和习惯，提高学生的学习能力。

一、主要知识点

(一)复习内容：

1.除法;2.角;3.混合运算;4.平行和相交;5.观察物体;6.运算律;7.解决问题的策略;8.统计与可能性;9.认数;10.使用计算器;11.整理与复习。

(二)具体知识点：

1.除法、四则混合运算、运算定律及运用运算定律进行简便计算;

(1)口算：几十或几百几十除以几十(商一位数)、两位数除以一位数(商两位数)、简单的两位数除以两位数、以及积在100以内的两位数乘一位数。

(2)除法：除数是两位数的除法试商和调商的方法：四舍法试商和五入法试商，判断三位数除以两位数的商是几位数，估计商的最高位上可能是几。

(3)混合运算式题的运算顺序(没有括号的，有括号的)及正确计算。

(4)运算律。加法交换律和结合律;乘法交换律和结合律。练习中出现的减法、除法中的一些简算方法。

2.直线、射线和线段，角，以及平行和相交;观察物体。

(1)认识直线、射线，能区分直线、射线和线段。两点确定一条直线，两点间所有连线中线段最短。

(2)认识角，量角器，会用量角器画角与量角，知道三角尺上各个角的度数，会用三角尺画一些指定度数的角。

(3)锐角、钝角、直角的认识，知道各种角之间的大小关系。

(4)知道相交和平行是平面上两条直线的位置关系，能辨认平行线和垂线，会用直尺和三角尺画平行线和垂线，知道点到直线的距离并能度量。

(5)观察物体并根据指定视图进行操作。

3.统计和可能性

(1)让学生经历调查收集数据、分段整理数据、描述和分析数据的统计过程。

(2)让学生根据所提供的游戏素材及可能性大小的认识，设计公平的游戏规则。

4.找规律

认识间隔排列的两种物体个数之间关系的规律，并用这一规律解决简单的实际问题。

5.解决实际问题;

(1)能根据数学内容提出与数学有关的问题，并解决。

(2)通过两步计算或列综合算式解决一些实际实际问题。

6.用计算器计算和认数;

(1)用计算器计算：计算大数目的混合运算和解决实际问题。

(2)认数：基本的读、写方法和把大数目改写成以“万”或 “亿”作单位的数，近似数。

二、复习目标

1、通过整理复习，使学生对万级、亿级的数，十进制计数法，用“万”、“亿”作单位表示大数目以及近似数等知识有进一步的认识，建立有关整数概念的认知结构。

2、通过整理和复习，使学生进一步巩固学生对除数是整十数的除法口算和三位数除以两位数的除法笔算，进一步提高用计算器进行大数目计算以及探索规律的操作技能，加深对计算器的认识。

3、通过整理和复习，使学生进一步掌握混合运算的运算顺序和加法、乘法的交换律和结合律，能正确进行含有两级运算或含有小括号的两步式题的运算，能灵活运用运算率使计算简便。

4、通过整理和复习，使学生进一步掌握直线、射线、直线、角以及平行和相交等基础知识，在观察物体中加深对物体和相应视图的认识，进一步发展空间观念。

5、通过整理和复习，使学生进一步掌握统计的基本知识和方法，进一步体验事件发生的可能性的大小和游戏规则的公平性。

6、通过整理和复习，使学生进一步提高综合运用所学知识解决实际问题的能力，在解决实际问题的过程中进一步体会数学的价值。

7、通过整理和复习，使学生经历回顾本学期的学习情况，以及整理知识和学习方法的过程，激发主动学习的愿望，进一步培养反思意识和能力。

三、学生学习现状的分析

四年级的学生思维都比较活跃，上课气氛很好，学习的积极性很高。但这个年龄段的学生比较粗心，计算比较容易出错。对应用题的理解能力不够，自己审题的难度较大。所以，在复习时应该重点放在计算能力的培养和对应用题的理解上，对于课本上的基础知识也需要进行复习巩固。而有少部分成绩优异的学生对知识的掌握程度较好，这就需要在复习时对他们这部分学生加大难度，进行有难度的训练。

四、复习重、难点

复习重点： 除法、角、混合运算、平行和相交、运算律、解决问题的策略、统计和可能性、认数。

复习难点：混合运算和解决问题的策略。

五、复习策略

1.认真组织学生对学习内容和学习情况进行回顾与整理。

通过指导学生组成学习小组，回忆、交流本学期学习的内容，对自己的学习情况进行反思与总结，进行自我评价。教师要适时摸清学生对学习内容的掌握情况、体会和态度、以及学生在学习过程中成功的做法和存在的问题，提高针对性和有效性。

2.根据不同领域内容的特点，采用灵活多样的复习形式。

(1)除法笔算中要突出不同情况的比较，引导学生交流除法笔算和试商的方法，着重提高学生的试商能力。在交流中突出怎样试商快，怎样才能少出错。并掌握验算的方法，培养学生的验算习惯。

(2)混合运算中要让学生熟练的掌握运算顺序，提高计算能力，并强调在做题之强要认真审题，确定正确的运算顺序，确保计算的每一步都能达到正确。

(3)加法和乘法的交换律、结合律的复习时，先出示字母表达式，让学生说说各表达什么运算律及其具体含义，并重视引导学生在混合运算中应用运算律或其他规律，选择简便算法。

(4)结合解决实际问题的过程，帮助学生巩固用列表的方法来整理 条件、分析数量关系的解题策略，突出培养学生运用策略的自觉意识。

(5)多位数的认数复习要抓住其读法、写法2，沟通万级、亿级数的读写与个级数的读写的联系，以便对整数知识有较为系统的掌握。

(6)复习空间与图形知识，先联系具体图形复习线段、射线、直线和角的概念及有关垂直、平行的知识，进一步掌握量角、画角、画垂线和画平行线的方法，通过物体视图的辨认，进一步体会有关物体相对的位置关系，进一步发展空间观念。

(7)统计与可能性的复习，通过让学生经历收集、整理和分析数据的全过程，重点放在促使学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计意识，进一步体验等可能性和游戏规则的公平性。

3.重视不同领域知识的融合，提高综合运用知识解决问题的能力。

从不同的角度提出问题，引导学生用不同策略解决问题，同时结合学生的学习实际情况，再相应设计一些综合性的联系，开展一些综合运用知识的学习活动，促使学生沟通各领域学习内容之间的联系，不断提高学生综合运用知识解决问题的能力。

2023年大数据工业申请书三

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;

2023年大数据工业申请书四

职责：

1. 负责对上万家门店经营数据分析、涵盖门店画像、标签沉淀等分析工具;

2. 使用建模工具进行营收预测模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与圈定、模型验证工作;

3. 优化和完善数据分析体系，包括kpi指标体系、报表体系等;

4. 灵活运用可视化工具，分析数据成因，发掘数据商业价值;

要求：

1. 重点大学数学系，统计或计算机等相关专业本科以上学历。

2. 2-3年以上大数据分析经验，bat背景优先;

3. 熟悉数据挖掘和机器学习算法等常用算法并对机器学习算法和理论有较深入的研究，熟悉常用算法(如决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm，贝叶斯等)原理和实现. 熟练使用sql、excel等数据分析工具有python/r使用经验优先。

4. 思路清晰，较强的表达能力，良好的沟通和协调能力;

5. 精通数据可视化软件，例如tableau、power bi、bdp等;

6. 有搭建数据库经验，拥有海量数据处理经验;

7. 对待数据分析工作具有全局观、专业度和想象力。

2023年大数据工业申请书五

职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至商业落地;

2、对市场、行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;

3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。

任职要求

1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;

2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;

3、熟练使用matlab、r、python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;

4、拥有bi分析工具使用经验者优先(如tableau等);

5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;

6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。

2023年大数据工业申请书六

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。

2023年大数据工业申请书七

职责

1、负责传感器数据核心数据库产品整体架构设计及开发工作;

2、负责传感器数据数据库产品核心代码开发，并对存储性能进行持续调优;

3、进行传感器数据数据库系统的上线及部署方案设计及开发;

4、负责传感器数据库前端页面的开发，并针对业务需求进行持续调优;

5、对应用系统中存在的问题及性能瓶颈进行快速定位并解决;

岗位要求

1、具有3年以上数据库系统研发经验，大数据集群部署经验者优先;

2、精通数据库管理，熟练使用mysql、sqlserver、oracle数据库、sql语言，能独立进行应用排错、调优、数据库结构设计、数据备份和恢复等.

3、具有大型数据仓库或者数据库平台设计经验;

4、有大数据平台开发或者数据结构设计经验;

5、熟练掌握应用前端web的开发;

6、沟通能力较好，对传感器有一定思考和了解;

7、踏实肯干，技术视野开阔，对业界新技术敏感，喜欢钻研，具有良好的学习能力并注重团队合作;