技術能力 - 數據處理與存儲：熟練掌握Hadoop生態系統，如HDFS、MapReduce、YARN等，能進行大規模數據的存儲和處理。熟悉HBase、Cassandra等NoSQL數據庫，以及Hive等數據倉庫工具。 - 數據挖掘與分析：掌握數據挖掘算法，如聚類、分類、回歸等，能運用Mahout等工具進行數據挖掘。熟練使用Python或R語言進行數據分析和可視化，有數據探索、特征工程等經驗。 - 編程與開發：精通Java、Scala、Python等編程語言，有良好的面向對象編程和函數式編程能力。熟悉Spark、Flink等大數據處理框架，能開發數據處理和分析的應用程序。 - 數據可視化：能使用Tableau、PowerBI等工具進行數據可視化，將復雜數據以直觀易懂的圖表呈現。了解D3.js等前端可視化庫，可進行定制化可視化開發。 問題解決能力 - 數據質量：能識別和處理數據中的噪聲、缺失值、異常值等問題，保證數據質量。建立數據質量評估體系，制定數據清洗和預處理策略。 - 性能優化：對大數據處理系統進行性能調優，如優化Spark作業參數、調整Hadoop集群資源配置。通過數據分區、索引等技術提高數據查詢和處理效率。 業務理解能力 - 行業知識：了解所在行業的業務流程和需求，如在金融領域，要懂風險評估、交易流程等。能將業務問題轉化為數據問題，用數據驅動業務決策。 - 溝通協作：與業務部門、數據分析師、算法工程師等團隊成員有效溝通，理解需求并提供數據支持。在跨部門項目中，能協作完成數據相關的任務和目標。 學習創新能力 - 技術學習：關注大數據領域的新技術、新框架，如分布式存儲、流計算等，不斷學習和應用。能快速掌握和運用新的數據處理和分析工具。 - 創新應用：能創新地運用大數據技術解決實際問題，提出新的數據分析思路和方法。探索利用新興技術如人工智能與大數據結合，創造新的業務價值。