大数据环境下的数据安全研究论文 大数据环境下的数据安全研究论文怎么写(4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。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。

精选大数据环境下的数据安全研究论文(精)一

1、制定全渠道商品(新老品)的供需计划(年度-季度)

2、制定库存商品的销售计划，并对库存的消化进度进行管控

3、主导完成商品数据库的建立与持续完善

4、通过协助各部门的业务数据梳理，及时反映数据进展，为业务提升提供支持;

5、通过内部数据，平台数据分析，竞争对手数据，行业数据，社会趋势等的分析，为关联部门提供决策支持;

6、配合上级完成其他各类数据挖掘分析，并促进转化。

任职要求：

1、本科及以上学历，统计学、数学等相关专业，2年以上电商运营数据分析相关工作经验;

2、具备较强的数据分析和处理能力;

3、熟练使用办公软件，熟悉常用的数据库和大数据技术工具;

4、较强的逻辑思维能力，强烈的数据敏感度。

精选大数据环境下的数据安全研究论文(精)二

职责：

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。

精选大数据环境下的数据安全研究论文(精)三

职责：

1、根据业务需求，提供业务、技术、系统开发解决方案;

2、和团队成员一起参与并完善项目数据分析工作的流程、规范和方法建设;

3、参与项目数据采集、清洗、存储、计算等全方位设计与开发;

4、配合完成数据模型设计;

5、负责数据交工及报表开发。

任职要求：

1、计算机相关专业全日制本科及以上学历;2年及以上项目经验;

2、熟悉oracle数据库架构。熟练编写plsql存储过程，能够进行简单的sql调优，熟练掌握oracle常用语句;

3、熟悉microstrategy(mstr)报表工具,基本了解mstr文档、仪表盘等功能开发流程;

4、熟悉数据仓库理论，有较好的大数据应用开发能力;

5、具有良好的沟通、表达能力，有较强的独立工作能力和解决问题的能力;

6、逻辑思维能力强，谦虚好学，工作踏实，有责任感。

精选大数据环境下的数据安全研究论文(精)四

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。