數(shù)據(jù)的清洗比對(duì)篩選以及應(yīng)用

1、負(fù)責(zé)公司主題庫、基礎(chǔ)庫建設(shè)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分類、元數(shù)據(jù)管理，以及數(shù)據(jù)生命周期管理；
3、對(duì)于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫類型非常了解，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)類型指導(dǎo)項(xiàng)目使用合適的數(shù)據(jù)庫，并對(duì)表結(jié)構(gòu)提出合理化建議；
4、對(duì)于Hadoop、Hive、Impala, Hbase、Spark、Sqoop等有實(shí)際的編碼能力和海量數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分析處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
5、具備根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，深入挖掘已經(jīng)積累的數(shù)據(jù)，思考盈利點(diǎn)，并提出合理化建議；
6、熟悉數(shù)據(jù)清洗比對(duì)的相關(guān)算法，和各種算法的實(shí)際應(yīng)用，并利用已知算法解決實(shí)際問題，有算法崗從業(yè)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮。

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