在日常學習、工作或生活中,大家總少不了接觸作文或者范文吧,通過文章可以把我們那些零零散散的思想,聚集在一塊。寫范文的時候需要注意什么呢?有哪些格式需要注意呢?下面我給大家整理了一些優秀范文,希望能夠幫助到大家,我們一起來看一看吧。
2、負責分析挖掘客戶/行業對大數據產品的需求(應用場景),利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個性化推薦,用能預測等;
(資料圖片僅供參考)
3、進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習,包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;
4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型,針對不同的應用場景,負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;
5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。
崗位要求:
1、本科以上學歷,扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎;有統計、應用數學、金融等相關專業背景優先;
2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、svm、神經網絡、決策樹、貝葉斯等),有實際建模經驗,掌握深度學習算法優先;
3、具有扎實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎,精通至少一門編程語言例如java/python/r等;
4、熟悉map-reduce模型,對hadoop、spark、storm等大規模數據存儲與運算平臺有實踐經驗優先。
1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理;
2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識,并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作;
3、能夠使用sas,spss,或r,python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的算法;
4、理解數據挖掘模型及預測分析結果,撰寫相關分析報告;
5、了解數據倉庫及商務智能背景,熟練掌握一類數據展現分析工具,如:tableau,cognos等;
任職要求:
1、信息化管理、數學或統計學專業背景本科以上學歷;
2、具有一定的統計學、數據挖掘知識基礎,有數據倉庫/商業智能項目經驗尤佳;
3、精通數據挖掘方法論,熟悉數據挖掘項目過程;
4、熟悉并掌握sas、spss統計分析或數據挖掘工具至少一種;或具備python,r等使用開源平臺開發算法的經驗;
5、有很強的事業心、責任感,良好敬業精神、團隊精神與人際溝通能力。
1、負責對海量文本內容進行要素提取,精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作;
2、負責實現文本挖掘技術的產品化,并且結合招標領域開展應用與優化;
3、能指導較低職位的工程師完成工作;
4、能與高校科研機構進行協同創新。
任職資格:
1、模式識別/人工智能/計算機相關專業,本科或以上學歷;3年以上工作經驗;
2、正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力;
3、精通java、python語言,熟悉linux基本開發環境;
4、精通nlp相關領域知識,擁有較為豐富的文本處理經驗:精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、poi挖掘等;
5、具有nlp實戰經驗,參與過相關項目,有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先;熟悉hadoop、 spark、storm等分布式處理框架者更佳;
6、熟悉git,svn等通用工具;
7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;
2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;
4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。
任職要求:
1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;
2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業,有一定工作經驗,;
3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;
4、熟悉linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;
5、熟悉常用的數據分析工具,有基于hadoop的云計算平臺,hbase及類似的nosql存儲,mysql,和bi系統等實踐經驗;
6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏銳的洞察力;
7、有較強的對業務理解與分析能力,了解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;
8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;
9、善于創新、思維敏捷、精力充沛,溝通能力強,能夠承受較大工作壓力;
10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。
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