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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：大数据工程师|期望城市：北京
个人优势
1. 精通Hadoop等大数据处理技术，有多个大数据处理项目经验。 2. 熟练掌握Python/Java编程语言，能够独立进行程序开发和调试。 3. 具备较强的数据分析和处理能力，能够快速发现数据中的规律和问题并提供解决方案。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司大数据工程师2000.01-2000.06
- 工作内容： 1. 数据清洗：负责数据清洗、处理和格式转换，确保数据质量和一致性。 2. 数据仓库维护：负责数据仓库的维护和优化，确保数据的高效存储和查询。 3. 数据分析：利用Hadoop、Hive等工具进行数据分析，为业务决策提供支持。 4. 数据可视化：使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化，向业务部门展示数据分析结果。 工作业绩： 1. 在数据清洗方面，成功清洗了X条数据，使其符合业务需求，提高了数据的准确性和可用性。 2. 在数据仓库维护方面，对数据仓库进行了优化，使得数据查询速度提高了X倍，受到了业务部门的好评。 3. 在数据分析方面，利用Hadoop、Hive等工具成功完成了X个数据分析项目，为业务决策提供了有力支持。 4. 在数据可视化方面，使用Tableau、Power BI等工具成功完成了X个数据可视化项目，为业务部门提供了直观的数据分析结果。
项目经历
- 未命名项目大数据工程师2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.数据仓库建设：负责搭建数据仓库，包括数据清洗、数据抽取和数据转换，使用Hadoop生态圈中的Sqoop、Flume、Hive、Hbase等工具。 2.数据分析报告：负责编写数据分析报告，使用Python和Jupyter Notebook进行数据分析和可视化，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和模型建立。 3.数据挖掘模型：负责开发数据挖掘模型，使用Spark MLlib、Scikit-learn等工具，进行数据预处理、特征工程、模型训练和模型调优。 4.数据实时处理：负责数据实时处理，使用Kafka、Storm、Spark Streaming等工具，进行数据实时采集、处理和分析。 项目业绩： 1.数据仓库建设：成功搭建数据仓库，实现了数据的清洗、抽取和转换，缩短了数据处理时间，提高了数据质量，节约了X%的成本。 2.数据分析报告：编写了X份数据分析报告，包括销售数据分析、用户画像分析、产品推荐分析等，为公司决策提供了重要参考。 3.数据挖掘模型：成功开发X个数据挖掘模型，包括用户购买预测模型、产品销售预测模型、用户流失预警模型等，提高了公司的营销效果和用户留存率。 4.数据实时处理：成功实现了数据实时处理，将数据处理时间从X秒降低到X秒以内，保证了数据的实时性和准确性。
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参加了国家级数据挖掘大赛并获得三等奖，独立完成数据预处理和特征工程。 2. 学习过机器学习算法并在本科生研究项目中运用了随机森林及神经网络进行预测模型建立。 3. 在校期间学习了Hadoop、Spark等大数据处理工具，并利用自学时间进行了实践，独立完成了一份基于Spark的大规模数据处理项目。
