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1.數(shù)據(jù)采集與處理? 2 從各種數(shù)據(jù)源（如內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、外部API、文件系統(tǒng)、日志文件、傳感器等）采集數(shù)據(jù)。 2 對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、整合，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，例如去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值等。 2 開發(fā)和維護ETL（Extract,Transform,Load）流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化處理。 2.數(shù)據(jù)存儲與管理? 2 設(shè)計和實施數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等數(shù)據(jù)存儲解決方案，以滿足業(yè)務(wù)需求，如根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的數(shù)據(jù)庫類型（關(guān)系型或非關(guān)系型）。 2 管理和維護數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，包括定期備份和恢復(fù)測試等。 2 監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲性能，優(yōu)化存儲方案，提高數(shù)據(jù)訪問效率，例如對數(shù)據(jù)庫進行分區(qū)、索引等操作。 3.?數(shù)據(jù)分析與挖掘? 2 使用統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為業(yè)務(wù)決策提供支持。 2 建立數(shù)據(jù)模型，進行預(yù)測和決策支持，例如構(gòu)建銷售預(yù)測模型、客戶流失預(yù)警模型等。 2 與業(yè)務(wù)團隊緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 4.?數(shù)據(jù)可視化與報告 2 使用數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等），將分析結(jié)果以圖表、報告等形式展示給業(yè)務(wù)團隊，使數(shù)據(jù)更易于理解。 2 設(shè)計和開發(fā)數(shù)據(jù)儀表盤，實時監(jiān)控關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)。 2 編寫數(shù)據(jù)分析報告，清晰、準(zhǔn)確地傳達分析結(jié)果和業(yè)務(wù)影響。 5.?數(shù)據(jù)安全和隱私保護 ? 2 遵守數(shù)據(jù)安全和隱私保護法規(guī)，確保數(shù)據(jù)處理符合法律法規(guī)要求，如GDPR、CCPA等。 2 實施數(shù)據(jù)加密、訪問控制等安全措施，保護數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問。 2 與安全團隊合作，定期進行數(shù)據(jù)安全評估和漏洞修復(fù)。 6.?數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化? 2 根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計合理的數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)流程、數(shù)據(jù)存儲等。 2 評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)架構(gòu)的優(yōu)劣，提出優(yōu)化建議，提升數(shù)據(jù)處理的效率和性能。 2 參與制定數(shù)據(jù)治理策略，確保數(shù)據(jù)的一致性、完整性和可追溯性。 7.?數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與改進 ? 2 制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和評估方法，對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量監(jiān)控。 2 分析數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提出改進措施，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。 2 與業(yè)務(wù)團隊溝通，推動數(shù)據(jù)質(zhì)量改進工作的落實。 8.?數(shù)據(jù)平臺運維與支持 2 負責(zé)數(shù)據(jù)平臺的日常運維，確保平臺的穩(wěn)定性和安全性。 2 處理數(shù)據(jù)平臺故障，進行故障排查和修復(fù)。 2 為業(yè)務(wù)團隊提供數(shù)據(jù)平臺使用支持和培訓(xùn)。 應(yīng)聘資格 1.本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、工程等相關(guān)專業(yè)； 2.2 - 5年以上相關(guān)工作經(jīng)驗，有大型項目或特定行業(yè)（如輪胎行業(yè)等）數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗者優(yōu)先。 3.精通至少一種編程語言，如Python、Java、C#等，能夠熟練運用這些語言進行數(shù)據(jù)處理、分析和模型開發(fā)。 4、熟悉SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)，能夠進行數(shù)據(jù)的存儲、檢索、清理、管理和轉(zhuǎn)換操作。例如，熟練掌握MySQL、PostgreSQL、MongoDB等數(shù)據(jù)庫的使用。 5、掌握Hadoop、Apache Spark、Kafka等大數(shù)據(jù)平臺和工具的使用，能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。 6、具備數(shù)據(jù)建模和ETL工具的使用能力，如使用SQL、Python的Pandas、NumPy等庫進行數(shù)據(jù)建模和ETL操作，熟悉Talend、Informatica等ETL工具。 7、擁有扎實的統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，能夠運用統(tǒng)計分析方法和機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)分析和建模。 8、掌握數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等，能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)。 9、具備良好的溝通能力、問題分析、解決能力和團隊協(xié)作能力。