人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧
关于大数据金融综述范文(推荐)一
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。
关于大数据金融综述范文(推荐)二
职责：
1、日常数据监控，包括日报设计、开发、维护等，完善数据报表体系，及时准确监控运营状况，并提供专业分析报告;
2、针对运营环节中的问题、薄弱环节和漏洞，做详细分析报告以及优化方案的推进执行;
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为业务运营提供支持;
4、数据驱动运营，通过业务数据分析得到有价值的信息，为公司运营决策、产品方向、运营策略提供数据支持。
任职要求：
1、本科学历须211院校以上，硕士及以上学历不限院校，审计、统计、数学等专业背景优先;
2、三年(含)以上数据分析或运营管理的相关工作经验;
3、【懂业务】对数据驱动业务有深入理解，有很强的数据处理及数理统计分析能力，对数据与业务方面有足够敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力;
4、【懂分析】有一定的数据统计和数据挖掘专业知识，具备利用数据分析问题、解决问题的能力;使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;
5、【懂工具】精通使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(sas、spss、eviews、r、python等的一种或多种)，精通sql，熟悉数据采集，具备大数据处理能力，掌握hive等相关数据工具;
6、熟悉报表工具，并可以熟练设计并开发报表;
7、具有互联网业务行业项目经验的相关经验者优先考虑，有用户行为数据分析经验者、团队管理或新人指导经验者优先。
