大数据建模比赛申报书范文 数据建模比赛时间(九篇)

每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

精选大数据建模比赛申报书范文一

1.负责与客户沟通，准确把握客户需求，对业务数据进行梳理分析，输出优质分析报告，为管理层提供决策支持;

2.根据客户需求，结合公司数据挖掘工具对数据进行分析、挖掘，并输出相关分析报告;

3.深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，发现业务问题并提出行动建议;

4.对业务运作进行数据监测、分析、统计，持续改进产品与运营策略;

5. 对数据进行清洗，同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;

6.对文本数据进行分析，建立标签，对标签处理及持续优化;

7.部门领导交代的其他事项。

任职要求：

1.本科以上学历，应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上数据分析工作经验;

2.对数据敏感，具有较强结构化思维、逻辑思维能力，对数据敏感，具备优秀的信息整合和分析能力，能够形成清晰的业务观点和前瞻判断;

3.熟练应用python、r等工具进行数据清洗，具有文本分析，大数据用户画像分析、标签处理、优化相关工作经验者优先;

4.熟练使用至少3种数据分析工具(excel、r、spss、python等);

5.熟悉机器学习算法，如回归、聚类、分类、神经网络、自然语言处理等，有应用算法数据建模经验(3年以上)相关工作经验者优先;

6.工作细致、专业、严谨，追求工作结果的准确及过程的高效;有支撑运营商或政府机构相关经验者优先;

7.为人诚信正直、有责任心、良好的沟通协调能力，能承受工作压力，具备独立开展分析工作能力;

8.自我驱动，能够独立推动问题解决。

精选大数据建模比赛申报书范文二

高校教育大数据的分析挖掘与利用

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心,陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,该数据平台既有大学的业务数据、课程资源,也有政府部门的统计数据,还有学生网上学习的日志数据,用户产生的ugc数据,比如微信、微博、论坛等等的数据,基于大数据平台,开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务,并和教育部评估中心、主管部门等

进行数据交换与对接

显然,这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合,形成学校统一的高性能云计算平台,既面向校内的科学研究、人才培养提供服务,其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前,我们已建立了一种自我造血机制,四两拨千斤,以这个平台吸引更多的外部资源,努力扩展平台的性能和应用

目前,我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外,还开展了以下三项典型的大数据应用

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据,有将近700个表格,以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据,此外还有行业第三方提供的数据,包括招生、就业数据等等,这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析

建设全省高等教育大数据服务平台,实时采集各高校的办学状态数据,其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据,打破数据孤岛,融合各方数据,实现横向关联比较、纵向历史分析,提供精准服务,支持科学决策

首先,该平台面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题,实现了数据融合,横向关联,纵向融通,这个数据和各个高校是实时融通的,为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能,从根本上解决了数据碎片化及其治理问题

其次,面向全省高校辅助决策,为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能,包括办学情况综合分析和在线查询,专业结构分析比较,校级的教学质量监控评测体系,教师管理等等,这些功能非常实用,这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例,我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门,采取本平台以后,把教师有关的所有数据都进行了融合,打通了所有原来割裂的数据。从去年开始,我们学校的职称评聘,年度考核全部基于这一平台,全部在大数据里,建立健全了基于数据驱动的精准化服务,解决了数据碎片化历史遗留问题,实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变

第三,为本科教育教学评估及专业认证提供技术支撑。鉴于本平台能提供比较全面的高校办学状态数据,便于专家在进校之前全面系统地掌握学校办学的情况,找到问题,精准查看验证,提高效率,给高等教育评估提供了重要支持。基于本平台,我们成立了中国西部高等教育评估中心,接受陕西省教育厅指派的省属本科高校的审核评估和专业论证。如果没有这一高等教育大数据平台的支撑,工作量和难度是极其巨大的,甚至难以实现

案例2,mooc中国技术平台

mooc中国成立于2015年1月,到目前为止已经有121所高校加入,理事单位40家,会员单位80家。该平台的宗旨是,做政府想做的,做社会愿意做的,做单一高校做不了的事情。例如,真正解决校际资源共享、学分互认等,开拓远程教育国际化等未来发展的难题。 图3给出了mooc中国的技术框架。其核心是互联网+教育,实现互联网教育从1.0到2.0的升级。基于这一平台,既要开展网络教育业务的国际化,比如我们牵头成立的“丝路大学联盟”,其目的之一是借助mooc中国平台,实现网络教育业务的国际化,通过mooc中国平台,面向“一带一路”国家开展开放教育和技能培训

到目前为止,mooc中国已经有了9911门课程,用户将近600万,其中光it培训的有500多万,学历教育在读

学生50多万

案例3,西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用

学校非常重视教育信息化技术融入和应用到教育教学之中,去年一次性建成了80个智能教室,把物联网技术、云计算技术应用于智能教室和教学一线,基于物联网技术实现教室设备的集中管理、智能控制,同时,将互联网技术深度融入到教室的管理当中,除了多媒体的直播录制功能以外,还提供了学生考勤和专家的精准督导,通过云平台来集中管理各个教室,比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等,都可以通过后端的云平台集中管控,真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化,提升了教学保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,这些教学的过程数据可以全程采集下来,获得数据,有了这些数据,就可以做精准化分析服务,建立西安交大教学质量大数据监测中心 目前,我校的教学大数据主要包括两大部分,一是教师在授课过程中的全程录制的课堂实况,二是学生在学习过程中产生的大量日志数据。基于这个平台,我们可以开展教育教学的大数据关联分析,开展课堂教学质量的综合评价,实现正面激励、负面惩戒、精准督导,实现教学评价从模糊宏观到量化精准、从每学期制到持续常态、从部分随机到全面覆盖、从事后评价到实时动态的根本转变。通过评价激励老师敬畏课堂,评选精品课堂、示范课堂,在全校内进行正面

表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括教师的职称晋升,评选最喜爱的老师等等

此外,本系统还为学院领导和管理部门提供了针对性的信息服务与决策支持,以数据说话,量化分析,改变了以前我们的模糊评价,采取多维度、全覆盖、持续化、精细化的过程评价与监控

首先,介绍一下大数据人工智能的基本原理。前段时间,alphago战胜世界围棋冠军这一故事炒得很热。这对我们的教育科研工作者提出了一个重要的课题,到底人工智能会不会战胜人类的智能,将来教师存在的主要价值是否还有必要,863计划正在研究一个项目,到2020年,人工智能软件参加高考得分要超过一本线,这就是说,计算机教出来的机器软件参加高考都能达到一本线以上。这就引起我们的思考,这是一个深层次的方向性问题。当然我们今天不是谈这个问题,而是我们要看看alphago的原理,其核心是价值计算函数,用收益函数来判断围棋下一步该落子到哪里其收益是最大的,其中采用了人工智能深度学习方法。alphago并非天生聪明,其实他的智慧是分三步完成的, 第一步,给alphago输入了3000万个人类围棋高手的棋谱和走法,任何一个人是不可能记住3000万个棋局的,只有人工智能才能记住 第二步,alphago自己和自己对弈,在对弈过程中找到自己的薄弱点,进而改进和完善,这其实和人的学习原理类似

第三步,才是人机对弈,从职业选手到世界围棋冠军,通过这样不断的对弈完善算法,校正学习,使得alphago具有强大的智能计算能力。alphago的难点在哪,其关键在于在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点,或者落子点,称之为movepicker,,函数,这个空间很大,有10170次方,在如此庞大的计算空间中选择最优函数,只能依靠高性能计算平台

alphago为我们研究大数据问题提供了思路和启发。我们在研究教育大数据问题中需要着力攻克以下理论与技术难题

第一,大数据造成了严重的认知碎片化问题。比如,大家在百度搜糖尿病会检索出4440万个数据源,谁也看不过来,并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以,碎片化知识的聚合是一个非常基础的难题,高度的碎片化降低了知识的可用性,造成了分布性、动态化、低质化、无序化等典型的问题

一方面是知识的碎片化,另一方面是每个人的兴趣和需求还不一样。所以,资源的碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能中的关键问题。我们的思路是,一方面,我们要

从资源的角度把无序、分散、低质的资源进一步重组以后形成知识点,形成有序的知识地图,另一方面,要对学习过程进行跟踪,实现兴趣、个性、情感等方面的动态分析与挖掘,两者结合起来,建立基于用户兴趣和个性的资源推荐,最后实现个性化精准过滤,通过知识地图面向用户提供导航学习,从而缓碎片化知识的问题。开展这一研究也要建立庞大的基础数据,就像刚才讲的alphago,光靠智能软件肯定不可能那么聪明,需要建立庞大的知识地图、知识图谱,并将其放到了国际开源社区和开放数据平台之上 第二,碎片化知识的聚合问题。其目的是解决“既见树木,又见森林”的问题,破解“学习迷航”、“认知过载”的问题。我们正在承担国家自然科学基金重点项目,研究如何将多源、片面、无序的碎片化知识聚合成符合人类认知的知识森林,找出主题与主题之间的认知关系,最后形成一个知识森林,其中需要解决主题分面树的生成、碎片化知识的装配、知识森林生成、学习路径选择与导航等有关知识地图、知识图谱构建与应用等许多基础性关键技术

第三,学习行为的分析和挖掘技术。网上学习最大的好处我们可以把教师和学生所有的教与学的行为记录下来,讨论、作业、习题、笔记及进度记录下来,有了这些数据,我们可以进行后续分析,开展学习行为的特征识别和规律发现等等,既可以跟踪挖掘某个个体的学习规律,也可以找出一

个群体、一个小组的特征和规律。针对不同的课程,开展课程点击率、学习人群、知识关注点、学习时间等的分析与跟踪,刻画一个学生学习的过程,从时间、空间和课程知识导航的角度,甚至围绕某个知识点,研究学习者的特征、行为、交互等相互之间的关系,为老师深化课程改革、探索以学生为中心的教学设计具有非常重要的意义

教育是全人类、全社会发展的基础性事业,随着互联网+技术全面渗透和深度融入教育教学,不仅产生了大量的课程资源和学习内容,而且还产生了巨量的教育教学管理数据、行为数据、服务数据,蕴藏着巨大的价值,亟需我们开展深入研究,可谓前景广阔,挑战巨大，

,编辑,王晓明,

精选大数据建模比赛申报书范文三

：随着我国互联网信息技术的不断发展，旅游行业也开始逐步运用大数据。事实证明，旅游行业采用大数据对客户以及相关的信息进行分析，可以有效地满足消费者各方面的需求，提升旅游企业在战略决策上的能力与效率。提高对大数据在旅游管理中的应用已经成为一种趋势。文章主要是研究大数据在旅游行业中的应用情况，为大数据在旅游行业中的发展提供相应的对策与建议，以推动大数据在旅游行业中的高效发展。

大数据；旅游管理；应用

（1）大数据对旅游行业的促进作用。随着信息技术的不断发展，人们的生活理念与生活方式出现了很大的改变，在市场上随处可见各种各样的信息，对这些信息进行收集整理，适当的归纳并进行分析，可以从中得到有效的发展经验，能够促进整个商品市场形成一个完整的体系。从事旅游行业的企业利用大数据进行分析能够发现企业存在的问题以及优势，能够生产出更加符合客户需求的产品，根据客户的需求生产出多样化、个性化的产品或者服务，进一步的提升自身价值。

（2）提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息，利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果，再对信息进行推理分析，得到自身想要的数据。不仅能够推动整个旅游行业的发展，还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设，从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务，让客户得到更加全面的服务，提高游客对旅游景点公共服务满意度。

（3）改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析，能够对旅游行业进行有效的指导，对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征，提升企业产品与服务的有效度，可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析，还能够对运行结果进行全方位的监测，对旅游产品进行有效的掌握与管理，从而促进旅游行业的快速发展。

（4）更新营销策略。在我国传统的旅游行业中，大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的，而且其目标群体也比较模糊。所以，旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析，能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好，能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析，并且还能够对消费者群体进行有效的划分。

（1）在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中，尤其是省级旅游局及5a级旅游景区，不断地结合企业自身的信息技术优势，当地政府积极开展旅游行业的开发，推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析，还可以根据数据分析了解游客的偏好，为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解到景区，相关的服务设施能够更受游客的喜欢。

（2）在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析，能够掌握客户的具体需求与偏好，通过具体的信息进行正确的战略部署，不仅能够推动企业自身的产品升级，还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中，能够推动旅游企业自身的市场定位，及时整理数据分析数据中的信息价值，能够通过数据信息对市场进行新的开拓，更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位，推动旅游产业的快速发展。

（3）旅游市场的营销利器。如今互联网传播速度如此之快，通过对大数据进行分类整理，可以形成一个巨大的数据行业，从中能够得到整个市场的发展趋势以及相关信息。由于信息总量的上涨，可以有效地提升整个旅游市场的行业需求，能够推动旅游行业的有效发展。旅游行业通过大数据进行分析，还可以对市场的变化进行有效的应对。在越来越激烈的市场竞争中，可以更加准确的对自身的市场定位进行分析，进一步完善自身的产品定位，实现旅游行业的快速成长。

通过上述分析能够看到，随着信息时代的到来，大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析，可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型，为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展，能够及时地利用大数据对信息进行处理，以此来推动整个旅游行业的发展。

精选大数据建模比赛申报书范文四

职责

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

精选大数据建模比赛申报书范文五

职责：

负责制定数据质量标准、数据治理体系和流程

负责大数据基础平台及大数据分析的相关工作，深度理解公司产品业务方向和战略，负责数据采集、数据清洗、数据标签及数据建模;

深入理解业务运作逻辑，利用数据分析手段对业务运作进行数据监测、分析、统计，发现业务问题并提出行动建议;

对数据进行清洗，同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;

部门领导交代的其他事项。

任职资格：

1、本科以上学历，应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上数据分析工作经验;

2、熟悉数据治理、数据标准、数据建模、主数据、元数据管理方法论，并有一定的项目经验;

3、根据特定的业务场景、分析需求，对业务数据进行提取、分析、挖掘、输出数据分析报告;

4、熟练使用至少2种数据分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office软件(word/excel/ppt等)

5、熟悉hadoop生态环境，了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用

6、熟练使用tableau\python\r等工具，具有文本分析、大数据用户画像分析、标签处理相关工作经验者优先;

7、有政务大数据等相关工作经验者优先

8、具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能

精选大数据建模比赛申报书范文六

职责：

1. 从海量数据中提取关键信息，挖掘有效用户特征。

2. 负责日常运维维护工作，监控数据特征，监控异常点。

3、参与设计开发模型、策略的监控报表，对于模型进行监控并可以跟进调优。

4、对业界的机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展。

5、上级交办的其他工作。

应聘要求：

1、统计、数学，计算机等专业本科以上学历，3年以上数据分析工作经验。

2、熟悉机器学习、分类算法等金融量化分析有一定研究。

3、熟练掌握sql、sas、python及相关统计进行分析的工具，coding能力较强, 有java和kettle语言编程经验的优先。

4、良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力和较好的抗压能力;

5、对数据敏感，分析数据，抽象问题，对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景商业价值具有强烈的热情;

6、有消费金融行业数据分析从业经验或曾任职知名消费金融企业者优先。

精选大数据建模比赛申报书范文七

职责:

1、负责软件产品的研发工作;

2、负责系统分析、设计以及编码工作，系统瓶颈分析及解决;

3、负责分析并处理系统故障;

4、负责系统重构以及新产品的研发。

任职资格:

1、计算机或相关专业本科及以上学历;

2、5年以上j2ee实际项目的编程经验;

3、有mysql等主流数据库的实际应用经验;

4、熟悉常用框架，如 struts2、springmvc、spring boot 、hiberante;

5、熟悉并熟练掌握多线程，大数据处理方面技术，以及 dubbo、mq、缓存等组件;

6、熟悉web前端开发，熟悉javascript、jquery、json、ajax、css+p、dhtml、xml等页面处理技术;

7、通过svn进行团队协作开发;

8、具备良好的沟通能力与独立工作能力;

9、具备较强的学习能力和良好的工作效率。

精选大数据建模比赛申报书范文八

职责

1、针对海量用户行为数据进行挖掘和建模，深入挖掘数据的业务价值。研究机器学习或统计学习领域的前沿技术，并能活学活用到项目中。

2、基于对汽车广告投放业务及用户的理解，参与精准营销、个性化推荐等模型建设和领域研究，提升转化率等业务指标。

3、根据业务需要采集相关数据，对原始数据进行etl和归类整理，并实现流程自动化。

4、其他大数据处理及项目开发工作等。

任职要求:

1、本科及以上学历，至少3年以上机器学习、数据挖掘相关经验。

2、精通一门语言java或python等，较强的算法和数据结构功底;熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术,熟悉hadoop/spark/sparkml等优先。

3、喜欢研究新技术，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。

4、具备良好的分析问题能力、沟通能力和团队合作能力，具备很强的学习和钻研能力

5、关注技术发展趋势，热爱开源，为开源项目贡献过代码优先。

精选大数据建模比赛申报书范文九

职责：

1、根据业务需求完成数据库架构设计，配合系统开发团队提供dba服务。

2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;

3、对数据库运行状况进行监控，及时对故障进行分析处理，记录解决文档;

4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理)

任职要求：

1、3年以上mysql dba全面运维工作经验，有存储过程，触发器，大数据量的经验。

2、熟悉linux系统，能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;

3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;

4、具有很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;

5、熟悉mysql数据库设计、管理与优化,熟悉myisam和innodb引擎，熟练mysql性能优化、sql调优技术;

6、具备基本的java知识，可以协助team完成一些基本的开发工作。

7、工作踏实、责任心强，敢于独立分析和解决问题。

8、有良好的团队协作精神，乐于分享，共同进步。