截止時(shí)間:2020年6月22日
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杭州江南人才服務(wù)有限公司
2020年6月3日
崗位要求
招聘單位 |
招聘崗位 |
職數(shù) |
招聘崗位及要求 |
浙江大學(xué)圖書館CADAL項(xiàng)目管理中心 |
數(shù)據(jù)挖掘與分析工程師 |
若干名 |
職位描述: 1.負(fù)責(zé)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘與分析工具的設(shè)計(jì)工作; 2.在項(xiàng)目大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)建模、分析和挖掘,完成數(shù)據(jù)挖掘與分析報(bào)告; 3.能根據(jù)數(shù)據(jù)和項(xiàng)目特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法,并做調(diào)優(yōu); 4.能選擇合適的數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行分析并進(jìn)行良好的可視化展示; 5.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建文本特征模型,進(jìn)行影響力評(píng)價(jià)及趨勢(shì)預(yù)測(cè); 要求: 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)背景專業(yè)畢業(yè),學(xué)習(xí)并掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析基本原理; 2.具備大數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),熟悉常用的數(shù)據(jù)分析方法和挖掘算法; 3.能利用數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)的常用工具,靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中,以便有效的開展數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng),具備抽象和建模能力,能夠通過(guò)數(shù)據(jù)察覺(jué)到背后的潛在變化和問(wèn)題; 4.具有大數(shù)據(jù)挖掘、分析相關(guān)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn),參加過(guò)完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目并有成功案例優(yōu)先; 5.樂(lè)于不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)新知識(shí)。 具體的: 1)會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理,如SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作; 2)會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如:Python或R; 3)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力優(yōu)先,如爬蟲; 4)會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能,能撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告; 5)熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法,會(huì)根據(jù)需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)模型,如監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型,并選擇對(duì)應(yīng)的算法及工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理; 6)有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),熟悉分布式集群開發(fā)平臺(tái)如:Hadoop集群環(huán)境,Spark集群環(huán)境優(yōu)先。 |
數(shù)據(jù)分析員 |
若干名 |
職位描述: 1.負(fù)責(zé)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘與分析工具的設(shè)計(jì)工作; 2.在項(xiàng)目大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)建模、分析和挖掘,完成數(shù)據(jù)挖掘與分析報(bào)告; 3.能根據(jù)數(shù)據(jù)和項(xiàng)目特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法,并做調(diào)優(yōu); 4.能選擇合適的數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行分析并進(jìn)行良好的可視化展示; 5.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建文本特征模型,進(jìn)行影響力評(píng)價(jià)及趨勢(shì)預(yù)測(cè); 要求: 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)背景專業(yè)畢業(yè),學(xué)習(xí)并掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析基本原理; 2.具備大數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),熟悉常用的數(shù)據(jù)分析方法和挖掘算法; 3.能利用數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)的常用工具,靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中,以便有效的開展數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng),具備抽象和建模能力,能夠通過(guò)數(shù)據(jù)察覺(jué)到背后的潛在變化和問(wèn)題; 4.具有大數(shù)據(jù)挖掘、分析相關(guān)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn),參加過(guò)完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目并有成功案例優(yōu)先; 5.樂(lè)于不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)新知識(shí)。 6.熟悉圖情專業(yè)計(jì)量分析 具體的: 1)會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理,如SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作; 2)會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如:Python或R; 3)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力優(yōu)先,如爬蟲; 4)會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能,能撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告; 5)熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法,會(huì)根據(jù)需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)模型,如監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型,并選擇對(duì)應(yīng)的算法及工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理; 6)有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),熟悉分布式集群開發(fā)平臺(tái)如:Hadoop集群環(huán)境,Spark集群環(huán)境優(yōu)先。 |
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