给指导,但是不会给模板的,为了防止大家的简历雷同。都是让自己写,然后老师会给意见告诉该怎么修改
大数据时代的作者简介
维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch?nberger)他是十余年潜心研究数据科学的技术权威,他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。
他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。
现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人,哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人;曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。
并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。
他的学术成果斐然,有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上,他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。
他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。
他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业;而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO,由他的公司开发的病毒通用程序,成为当时奥地利最畅销的软件产品。
1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列,2000年 被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。
他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。
他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究,是欧盟专家之一,也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问,同时他以大数据的全球视野,熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局,先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。
所著《大数据》一书是开国外大数据系统研究的先河之作,而在这之前,他已经在《经济学人》上和数据编辑肯尼斯·尼尔-库克耶一起,发表了长达14页的大数据专题文章,成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。
而他的《删除》一书,同样被认为是关于数据的开创性作品,并且创造了“被遗忘的权利”的概念而在媒体圈和法律圈得到广泛运用。
该书获得美国政治科学协会颁发的唐·K·普赖斯奖,以及媒介环境学会颁发的马歇尔·麦克卢汉奖。
同时受到《连线》、《自然》《华尔街日报》《纽约时报》等各大权威媒体广泛好评。
51猎头宣称的可视化大数据简历真的能做到吗?之前看新闻,说51猎
不用怀疑的,现在都是数据时代了,就看他有没有相应的技术力量。
51猎头这家公司的实力就是依靠他们雄厚的技术人才,一家公司里搞数据的比做猎头顾问的多,可想而知。
他们自身建立的数据分析平台,可以将5000万份简历进行删选分析,并且现在和运营商开展了合作,将一些信息整合划分匹配,最终制作出你看到大数据简历。
极光大数据简介
极光(纳斯达克股票代码:JG)成立于2011年,是中国领先的移动大数据服务平台。
极光专注于为移动应用开发者提供稳定高效的消息推送、即时通讯、统计分析、社会化组件和短信等开发者服务。
截止到2018年6月份,极光已经为34.4万移动应用开发者和88.7万款移动应用提供服务,其开发工具包(SDK)安装量累计近150亿,月度独立活跃设备近10亿部。
基于海量数据和洞察积累,极光已将业务拓展至大数据服务领域,包括精准营销(极光效果通)、金融风控、市场洞察以及商业地理服务(极光iZone)。
极光将继续借助人工智能与机器学习为移动大数据赋能,致力于为社会和各行各业提高运营效率,优化决策制定。
大数据分析与大数据开发
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
大数据可以概括为4个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。
大数据开发其实分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧,而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。
第二类工作的话通常才大公司里才有,一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。
1. 大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
2. 应用案例,与往届世界杯不同的是,数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。
伴随赛场上球员的奋力角逐,大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。
一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案,进行比赛数据分析,优化球队配置,并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式;谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据,不仅成为赛场上的“第12人”,也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
3. 分析开始的时候,数据首先从数据仓储中会被抽出来,被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。
在大数据分析的环节中,裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来,因为可能在后面还需要再次转换。
面试大数据&云计算的开发岗位,简历应该怎么写比较有
一份简历,一般可以分为四个部分,其中:第一部分:为个人基本情况,应列出自己的姓名、性别、年龄、籍贯、政治面貌、学校、系别及专业,婚姻状况、健康状况、身高、爱好与兴趣、家庭住址、电话号码等。
第二部分:为学历情况。
应写明曾在某某学校、某某专业或学科学习,以及起止期间,并列出所学主要课程及学习成绩,在学校和班级所担任的职务,在校期间所获得的各种奖励和荣誉。
第三部分:为工作资历情况。
若有工作经验,最好详细列明,首先列出最近的资料,后详述曾工作单位、日期、职位、工作性质。
第四部分:为求职意向。
即求职目标或个人期望的工作职位,表明你通过求职希望得到什么样的工种、职位,以及你的奋斗目标,可以和个人特长等合写在一起。
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个人面试简历工作经历范文怎么写
以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍,方面大家更好的了解大数据学习课程。
课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 第一阶段:静态网页基础(HTML+CSS)1. 难易程度:一颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等4. 描述如下:从技术层面来说,该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。
从后期课程层来说,因为我们重点是大数据,但前期需要锻炼编程技术与思维。
经过我们多年开发和授课的项目经理分析,满足这两点,目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE,但J2EE又离不开页面技术。
所以第一阶段我们的重点是页面技术。
采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、 第二阶段:JavaSE+JavaWeb1. 难易程度:两颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括:java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式4. 描述如下:称为Java基础,由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。
该阶段是前四个阶段最最重要的阶段,因为后面所有阶段的都要基于此阶段,也是学习大数据紧密度最高的阶段。
本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、 第三阶段:前端框架1. 难易程序:两星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):64课时3. 主要技术包括:Java、Jquery、注解反射一起使用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下:前两个阶段的基础上化静为动,可以实现让我们网页内容更加的丰富,当然如果从市场人员层面来说,有专业的前端设计人员,我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。
同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。
使学习者更上一层楼。
四、 第四阶段:企业级开发框架1. 难易程序:三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity, 爬虫技术nutch,lucene,webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离4. 描述如下:如果将整个JAVA课程比作一个糕点店,那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦),而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。
从J2EE开发工程师的任职要求来说,该阶段所用到的技术是必须掌握,而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架,我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。
需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、 第五阶段: 初识大数据1. 难易程度:三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括:大数据前篇(什么是大数据,应用场景,如何学习大数据库,虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化,COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)4. 描述如下:该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。
现在,大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。
大数据当然是要处理数据,所以同样,数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好,我有一大锅饭,我一个人可以吃完,但是要很久,现在我叫大家一起吃。
一个人的时候叫人,人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大数据可以初略的分为: 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢,我们课程设计了大数据的标准:HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面,而是现在使用最广泛的系统:LINUX。
六、 第六阶段:大数据数据库1. 难易程度:四颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括:Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT...
有谁知道大数据的概况
大数据应用与案例分析 1. 大数据应用案例之:医疗行业[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。
通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。
也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
2. 大数据应用案例之:能源行业[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。
在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。
有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。
因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。
通过这个预测后,可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。
利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
3. 大数据应用案例之:通信行业[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。
XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。
此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。
系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo(日本最大的移动通信运营商,拥有超过6千万的签约用户)把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
4. 大数据应用案例之:零售业[1] "我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。
公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。
希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。
"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。
它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。
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