從某件事情上得到收獲以后，寫一篇心得體會(huì)，記錄下來(lái)，這么做可以讓我們不斷思考不斷進(jìn)步。心得體會(huì)對(duì)于我們是非常有幫助的，可是應(yīng)該怎么寫心得體會(huì)呢？接下來(lái)我就給大家介紹一下如何才能寫好一篇心得體會(huì)吧，我們一起來(lái)看一看吧。

最新大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程心得體會(huì)范本一

1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理分布式平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā);

2、負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)、部署、監(jiān)控、優(yōu)化升級(jí);

3、制定項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)規(guī)范，指導(dǎo)設(shè)計(jì)研發(fā)和部署;

4、協(xié)助策略和算法團(tuán)隊(duì)工作，保障數(shù)據(jù)挖掘建模和工程化;

5、深入研究大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品，跟進(jìn)業(yè)界先進(jìn)技術(shù)。

任職要求：

1、3年以上大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗(yàn);

2、精通hadoop hbase hive spark flink kafka redis技術(shù)及其生態(tài)圈;

3、具備java scala python等開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)挖掘和分析的策略與算法;

4、精通數(shù)據(jù)抽取，海量數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)清洗的常用方法和工具。

5、具備良好的系統(tǒng)分析能力、故障診斷能力;

6、有大數(shù)據(jù)策略、算法、可視化經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

7、有在華為云存儲(chǔ)產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

最新大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程心得體會(huì)范本二

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)公司新業(yè)務(wù)方向平臺(tái)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的搭建及后期數(shù)據(jù)處理體系的升級(jí)和優(yōu)化，不斷提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。為公司未來(lái)方向性產(chǎn)品提供大數(shù)據(jù)底層平臺(tái)的支持和保證。

2.負(fù)責(zé)制定大數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)用約束和規(guī)范;

3.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)方向技術(shù)難題的解決，以及代碼質(zhì)量的把控;

4.作為大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的leader,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)建設(shè)與人才梯隊(duì)培養(yǎng)，分享技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，撰寫相關(guān)技術(shù)文檔指導(dǎo)和培訓(xùn)工程師。

任職要求：

1.熱衷于大數(shù)據(jù)技術(shù)，并能平衡大數(shù)據(jù)性能、穩(wěn)定性、擴(kuò)展性多重要素進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化;

2.熟悉服務(wù)器基本知識(shí)，能夠評(píng)估系統(tǒng)硬件性能瓶頸;

3.掌握l(shuí)inux操作系統(tǒng)的配置，管理及優(yōu)化，能夠獨(dú)立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類問(wèn)題，并能提供解決問(wèn)題的理論依據(jù);

4.精通java服務(wù)器編程，熟悉jvm原理，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)有較為深刻的理解;

5.精通elasticsearch、redis、hadoop、kafka、zookeeper、yarn、hbase、spark底層架構(gòu)，熟悉原理、源碼、集群部署，包括參數(shù)優(yōu)化、bug修復(fù)，貢獻(xiàn)過(guò)代碼或提交過(guò)bug者優(yōu)先

6.具備數(shù)據(jù)中心資源管理、監(jiān)控、調(diào)度等系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，具備分布式系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

7.具有應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、維護(hù)超過(guò)兩年的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

8.具有良好的文檔編寫能力，可進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)。

最新大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程心得體會(huì)范本三

職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用平臺(tái)的整體規(guī)劃和架構(gòu)設(shè)計(jì)，參與需求分析，架構(gòu)設(shè)計(jì)，詳細(xì)設(shè)計(jì)以及技術(shù)選型決策

2. 參與數(shù)據(jù)挖掘和建模相關(guān)核心算法的代碼實(shí)現(xiàn)

3. 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)的技術(shù)把關(guān)，性能調(diào)優(yōu)，控制架構(gòu)質(zhì)量，解決項(xiàng)目技術(shù)難題;對(duì)研發(fā)項(xiàng)目和任務(wù)需求進(jìn)行評(píng)估和方案設(shè)計(jì)、拆分任務(wù)并指導(dǎo)工程師完成開(kāi)發(fā)

4. 帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提供并實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)上各項(xiàng)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)挖掘分析及數(shù)據(jù)可視化的架構(gòu)設(shè)計(jì)與能力，支持解決方案實(shí)施

5. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心技術(shù)選型等工作

6. 協(xié)調(diào)解決開(kāi)發(fā)中的技術(shù)問(wèn)題、設(shè)計(jì)和監(jiān)控運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行

7. 培養(yǎng)，指導(dǎo)有能力的員工，指導(dǎo)工程師進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)，核心技術(shù)攻關(guān)，解決開(kāi)發(fā)過(guò)程中的技術(shù)難題

任職要求：

1. 熟悉大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方法

2. 熟練使用并理解hadoopspark架構(gòu)及生態(tài)。(hadoop，hive，hbase，elasticsearch，kafka，sparkflink等)

3. 熟悉分布式系統(tǒng)架構(gòu)，有分布式實(shí)時(shí)、離線和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的架構(gòu)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備海量數(shù)據(jù)清洗、分析處理及存儲(chǔ)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

4. 熟練使用java，具有大規(guī)模分布式系統(tǒng)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)

5. 熟悉ai相關(guān)算法，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。熟悉ai學(xué)習(xí)開(kāi)源框架(tensorflow、pytorch等)者優(yōu)先;

6. 具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，對(duì)工作充滿激情。

7. 熟悉fusioninsight平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先