数据

职责：

1. 协助数据管理人员处理各类销售和库存数据，能对数据进行准确的分析和合理应用。

2. 通过整理和分析公司的销售数据，从而能够对销售情况做具体的解析和预测。

3. 建立各类数据模板，协助销售部门建立和完善数字统计和分析表格的系统建立。

4. 配合销售部门其他同事完成其他相关的工作。

任职要求：

1)商务类、管理类等相关专业大专及以上学历，熟悉日常电脑操作 ;

2)熟悉erp系统;

3)有数据处理(录入)和核查经验者优先 ;

4)有责任心，工作认真负责 ，有耐心。

转眼间，一年就这么结束了。有时候时间过的速度连你自己都无法掌握，只能就这样一天一天的过，吃饭、睡觉，一年就这么过去了。

但是我一年来是辛勤工作过来的，为了公司的业绩，我一直十分努力。在年末的'时候，我要写出我一年来的工作总结，让我在过去一年的工作在新的一年得到继续的发挥和努力。

我在四车间工作，岗位是统计，负责本车间人员的考勤、所生产品种的成本核算、包装材料的领取制表以及奖金、劳保的发放工作，自199_年开始从事本岗位以来，每年都能按照领导的安排准确、及时地完成任务。为了将本职工作做好，我于200_年取得高等教育自学考试财务会计大专学历，并每年按时参加会计人员继续教育，不断学习新知识、新技能，努力提高自己的工作能力。

20__年对我公司来说是具有重大历史意义的一年，在这一年中，公司完成了搬迁、复产、认证工作，工作量之大是不言而喻的。我车间是拥有近170人的大车间，人员多，设备多，生产品种多，而办公室管理人员又太少，因此，我没有只把自己的工作看成简单的报报出勤、做做成本，而是主动的将力所能及的工作多做一点。下面简单总结一下我今年的工作情况：

一、公司于年初完成了搬迁、复产、改造工程。这期间大多数员工放假，只有办公室、班组长及部分生产骨干上班，面对新落成的诺大厂房，我们不怕苦，不叫累，清理垃圾，安装设备，为尽快复产作准备。我们从没休过公休日，就连元旦也一天未休，有时甚至加班到深夜，在大家的努力下，仅用20天便恢复了生产，并于4月份顺利通过gmp认证，这其中也有我的汗水和功劳。

二、我车间拥有员工170多人，其中一半以上是临时工。由于身份性质，临时工流动性很大，甚至有些人才来两三天就不干了，还得重新补充员工，每一名新员工报到后，我都及时做好出勤记录，收好押金，将工作服、工作鞋等劳保品发放到个人手中，以便他们及时上岗，不耽误生产。我的日常工作就是每天将生产所需的各种辅料、包装物制表，交供运班组领料，及时领取就餐卡，以保证职工按时就餐，对于各班组所需清洁剂、清洁工具、备品备件等做到随时领取随时发放，我从未因这些工作平常、繁琐而不尽心尽力。每月的月末是我最忙的时候，我将车间所有人员的考勤进行整理，经主任审核后上报人力资源部;将各种材料领用单据等整理登帐，进行成本核算，将报表上报财务部，并保证报表资料准确，数据正确，上报及时。

三、我车间共有大小设备多台套。有进口的，有国产的，现在产量大，所有设备几乎都是全负荷运转，甚至有些设备是超负荷运转，因此出现故障在所难免。我及时将维修工提出的所需备件做成采购计划，由主管领导批复后送交职能部门，并随时与职能部门联系物品到货情况。

四、我车间主要生产两个剂型。胶囊和口服液，共计7个品种。剂型不同，生产工艺也不同。胶囊是固体制剂，在我车间要经过制粒、胶囊灌装、铝塑包装、封袋、包装等工序制成成品入库，完成生产过程。口服液是液体口服制剂，在我车间经过配剂、灭菌、过滤、灌装、灯检、包装后入库，完成生产。我要求自己对车间生产的所有品种的工艺流程都有所了解，掌握各品种的原辅料及包材的领用量和消耗。

以上是我对今年工作的简单总结，工作中还有很多不完美之处，我决心在今后的工作中克服缺点，发扬优点，争取把工作做的更好，也请领导和同志们进行监督和指导。

现在时全球金融危机的高峰时刻，任何企业都面临着巨大的压力，稍有不慎，一家企业就会倒闭关门，很多人失去工作，连养家都成了难题。所以我们一定要时刻警惕，不要被眼前的巨大困难__，相信金融危机很快就要过去，我们公司美好的明天就在明天。

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%！而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明！通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的`测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受！

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

此次问卷调查主要集中在区域和社区环境、社区规划与配套、建筑与户型、物业管理等方面，是对京城消费者住房需求的一次较为全面的征询，也充分表明了珠江地产一贯秉持的“好生活，在珠江”的开发理念和服务精神。

据统计，被调查者中30至45岁的中青年人占据了绝对的主力，占64。4%，家庭月收入在3000—5000元的占29%，5000—10000的占32%，10000元以上的占4%。30至45岁的中青年人多数已经拥有商品房或其他形式的自有住宅，这一年龄段的人大多事业家庭都较为成熟、稳定，他们在年轻时购置的商品房或房改房已经到了更新换代的时候，随着住房二三级市场的开放，他们潜在的需求将得到释放;此外有很多目前租住公寓的人，他们也会考虑购置房产。调查结果表明。

1、消费者选择购房的区位偏好日益多元化，但朝阳区和泛cbd地区仍是热点区域

被调查者中49%希望居住在朝阳区，19%希望居住在丰台区，希望居住在通州区的人约9%，另有23%希望居住在其他区。购房者最倾向于居住在朝阳区的理由有三点：

(1)它是是北京主要的涉外活动区域，cbd规划方案的确定更明确了朝阳区的区域特征;

(2)从居住环境优劣的角度考虑，区内亚运村、望京及其以北地区空气自然环境优良，居住区集中，区域人文环境好;

(3)东四环路打通，国贸桥、地铁复八线通车，通州区轻轨地铁开工，区域交通优势明显。

此外，开始有越来越多的消费者考虑在南城购房，其主要原因是南城房价相对便宜，购房者更易于选择到价位适中，品质高档的社区，同时，南城改造力度的不断加大也增强了人们对于该区域的信心。

对于社区周边环境的期望，许多被调查者同时选择了两项，约41%的被调查者期望居住在三、四环边，29%期望居住在泛cbd区域，9%的人喜欢郊野风光。可见，环线的概念在人们心目中已发生变化。购买者倾向的区域已经不再是二环至三环之间，而转变为三环至四环之间。与此同时，许多人愿意居住在泛cbd区域，主要原因是cbd商业核心区的形成，使得城市的核心居住区域外移。

2、消费者越来越看重社区的景观环境，并且喜欢居住在有相当规模的大社区

51%的被调查者期望滨河而居，68%的人喜欢水景园林。由此可见，傍水而居、亲近自然是许多人的居住理想，所以水景住宅理所当然受到购房者的推崇。因此，利用自然水系或在小区内建造人工湖泊、瀑布、喷泉、水景广场演绎都市水文化是开发商明智的选择。

对于社区建筑环境的期望，32%的被调查者喜欢河边林荫跑道，34%希望有人工湖，选择河边大型艺术广场和社区中轴线广场的人数都约占25%，选择社区艺术中心的人不多。

关于社区的理想规模，68%的人认为是30—50万平方米，选择50—100万平方米的约有15%，选择100万平方米以上的约9%，只有5%的人选择30万平方米以下。按照一般规律，居住区社区规模大，居住者就会感到居住的环境更加舒适、生活更加方便。比如购物、子女就学、医疗、娱乐设施及物业管理等等方面，只有社区达到一定规模，这些条件才会同时具备。所以，多数人选择30—100万平方米的社区。但是，如果社区规模太大可能会受到购房者的抵触。

3、社区配套仍是消费者购房的重要考虑因素，社区的休闲娱乐和运动健康功能日益凸显

结果显示，住房消费者对居住区公建配套有较多要求。住房消费者最希望社区提供的公建配套依次是学校及幼儿园，会所设施，超市。医院和保健中心等其他选项在问卷中都有涉及，难分主次。关于会所设施的功能选择，在休闲娱乐和运动保健之间，住房消费者无明显倾向。由于温泉的保健疗效众所周知，37%的人希望会所具有温泉保健的.功能。游泳池、网球场、室外林荫跑道、篮球场、乒乓球场是住房者需求较多的娱乐设施，其中希望有游泳池的人最多，有59%。结合被调查者的收入水平进一步的分析可知，对公建配套的需求出现了分化，不同收入阶层的居民对公建配套设施要求不同，收入在5000—10000元的消费者，对环境、休闲、娱乐、文化等设施的需求较高;收入在5000元以下的消费者更注重与基本生活密切相关的公建配套设施(如学校、超市等)。

目前，随着全球气候变暧，自然灾害频繁发生，地球母亲的健康状况已每况愈下，这都和人类自身不保护环境、浪费资源、破坏生态有关，倡导低碳联盟，环保生活已经迫在眉睫了。我对我家的日常生活做了一次调查和统计。如下：

四季衣服购置，基本无浪费，相对来讲比较环保，因为我妈妈通常将我不够穿的衣服鞋祙都送人，不存在浪费。

早餐搭配牛奶;午餐：汤、米饭、菜和猪肉;晚餐：汤、米饭、菜和鱼肉，晚餐偶尔有点浪费，是因为妈妈说：隔夜的菜不能吃，因为有损健康，所以晚上吃剩的饭菜妈妈都不要。

(1)家里的电灯除部份用节能灯外，没有其它节能设施，夏天最热时用空调，温度控制在26度，平时主要用电扇，冬天用电暧气取暧。通过使用发现，大功率的电器长时间开启的耗电量高，应注意控制，合理使用。

(2)家里的燃气热水器使用频繁，特别是冬天时洗澡时间过长，浪费了大量的气和水资源，应当引起重视。

(3)电灯用的时间过长、电脑每日使用的时间都超过了10小时，用完了又没有马上关机，造成的.浪费，全家一起要动员起来养成良好的生活、学习习惯抓紧时间早睡早起，尽量利用白天完成学习、工作。

目前家里的主要交通工具是汽车、自行车，尽量使用自行车或用公交车代步，减少浪费。

全家使用环保袋，家里的垃圾袋采用可降解塑料袋，在外用餐有时使用一次性餐具，有时是自带餐具。

冰箱温度设为7度。除假期外，电视使用率较低，每日用电饭锅煮饭，都较为合理，家里的餐巾纸和卫生纸用量太大，平时都是随手扯来许多擦桌子，擦地。没有养成节约的习惯，应当引起注意，家里养了一些植物，但没有参加过植树活动，以后要注意这方面的信息，积极参加。

通过这次对家里生活习惯的调查，发现我们家在节约能源方面还做得不够好，全家都认识到节约用电、用水、用气养成良好的生活习惯，不仅可以节约开支，节约能源，还可以节约废气排放，减少污染，造福子孙后代。所以，我们全家都要坚决支持低碳联盟，环保生活为了美化环境尽一份力量。

让我们一起低碳吧!

暑假第一次留在xx进行实习，有幸能够来到世纪联众保险代理公司接受了一个月的锻炼，直接深入到社会职场中，与客户面对面的接触与交流，一方面把自己所学知识与实践直接相结合，另一方面又学到了许多学校里所学不到的经验与教训，从而使自己对自己有了更加全面的了解，因为自己学的是金融进入保险有些不情愿，但是一个暑假的实习结束，自己觉得其实这样的经历才是自己最想要的！

*月**号正式来到汉口世纪联众，老总热情的接待我们，然后我就被安排到了卡单部实习，”卡单”这个概念是第一次接触，其实就是短期意外险的另一种说法，这是最先让我觉得新鲜的东西。然后开始学习如何填写保单，第一天就填错了几张保单，发现自己原来是这么粗心，好在公司对我们都非常宽容，让我非常感动。这时明白了什么是宽容！

接下来的几天我就一直在卡单部实习，每天每天要背卡单产品的信息，哪家保险公司有哪些产品，保障额度多少，适合哪些职业种类，适合那些人群，有哪些是拒保的职业…...

一下子记这么多东西，感觉头都有点大，但是要接待客户的话，必须要记住，所以每天都告诉自己要加油！这时明白了要永远对自己有信心！

在卡单最紧张的一天是第一次坐到前台正式接待客户，登帐、填单子、收费每一步都要认真细致，但是当天客户来的非常多，对还不熟练的我来说，简直有点力不从心，虽然很认真的去做，还是出了好多错误，幸亏有师傅帮忙善后，才不致于有太大损失， 这一天让我深刻的感觉到业务熟练的必要性和重要性！稳重的重要性从这里开始发掘！

每一天都在接触着形形色色的客户，他们中的大多数都是热情而且宽容的，但是也有一些要求非常严格甚至是苛刻的客户，他们要求特别苛刻，一不小心就把他们的得罪了，这些人真是让人疲于应付，但是你还是要克制自己的情绪，继续为他们耐心服务，这种情况还是为我们上了实实在在的一堂余人交流课！交流真的是一门艺术，幸亏自己明白的不是太晚！

再后来到车险部进行实习，幸运的是刚好赶上公司培训新的员工， 我就跟他们一起学起了车险算费，这里的学习不像在学校里的学习一样理论性那么强，这里注重的是实际操作能力，这里面有很多都是公司的老员工通过长期工作总结下来的经验，在实际工作中非常有用，因此感觉特别宝贵！等我们“黄浦三期”学员毕业时，公司朱总专门给我们讲了一下午的保险市场的发展现状及公司准则和公司的未来发展等，为我们描绘了一个美好的愿景，让我们在以后的工作中既不至于太盲目，也不至于没有动力！

公司现在与中国石化合作在很多加油站点开了一些车险的直销网点，这在全国乃至全世界都是一个创新，而且在公司良好的管理方式的运作下，正在有条不紊的开展，让人感觉到创新的力量！真的非常佩服老总的头脑！这在我们以前接触保险的时候根本就没有想过的事情，想不到竟然在市场上悄然萌发，并展现出强大的生命力，真是震撼在以后的学习中告诉自己一定要懂得活学活用，读死书，死读书竟会变得没有未来！

自己在世纪联众的每一天更多的是在发现自己，加速自己的成长，但是这种锻炼也是要付出代价的，自己每天早上挤公交从武昌到汉口，下午在从武昌到汉口，每天这么轮回！搞到自己现在看到汽车都有点晕，好在还知道坚持！坚持去发现美好的东西，学习有用的知识，虽然有点苦，但是痛并快乐着！

一、实习目的：

将理论与实践相结合，用实践来验证理论，理论指导实践，深入施工工地现场，多看，多与工人等交流，并用心工作才能将安全工作做好。基本明确施工单位技术员的职责范围，熟悉与掌握技术员的各项工作要领，把学校所学的理论知识更好的与实际相结合，提高解决实际问题的能力，为毕业后从事施工技术、施工管理工作奠定良好的基础。

二、实习时间：

20xx年7月15日20xx年8月20日

三、实习地点：

xx省中山市中山奥园爱琴湾二期

四、实习内容：

走进施工现场，我决定先去看看钢筋笼的制作，由于桩长三十米，所以钢筋笼分为三部分，然后焊接在一起，螺旋箍筋间距，加劲肋长度，吊筋直径，胶囊有无破损，焊接连接长度等都是重要的质量监控点，一定要严格按规定来。钢筋笼的三节顺序不能颠倒，底部的那节因为有胶囊，所以好认，那么要怎么区分倒数第二节呢?这就要根据受力来看了，不同部位受力不同，其主要体现在箍筋加密区的间距。第二节于最下面一节连接处的箍筋间距是150，而于最上面一节连接处得箍筋间距是200，根据这个特征就可以正确连接钢筋笼了。因为钢筋笼的长度很长，根据图纸注释，每隔两米设置一个加劲肋，以增加钢筋笼的整体刚度，加工尺寸应准确，线形保证圆顺。主筋和加强箍筋需焊接严禁点焊，以保证骨架的牢固、稳定。钢筋骨架的制作和吊放的允许偏差为：主筋间距±10mm；箍筋间距±20mm；骨架外径±l0mm；骨架倾斜度±0.5%；骨架保护层厚度±20mm；骨架中心平面位置20mm；骨架顶端高程+20mm，骨架底面高程±50mm。作为现场监理，这些尺寸我都得谨记在心，用尺子量测加工好的钢筋笼，看其箍筋间距，加劲肋间距是否满足要求。钢筋笼连接处得焊接长度也应符合要求：钢筋骨架加工时接头必须弯折，保证主筋焊接时轴线在一条直线上；焊接接头错开长度至少1.0m。接头采用搭接焊，焊缝的长度单面焊不小于10d，双面焊不小于5d，焊缝必须饱满且不能有烧伤钢筋现象，焊渣应彻底清除干净。钢筋应平直，中间无局部弯折；钢筋表面洁净，主筋下料保证设计长度，若需接长，在同一截面上接头数量不得超过总量的一半。关于吊筋，首先得从它的作用来说，因为是灌注桩，成孔后，要吊放钢筋笼，然后浇筑混凝土。吊筋就是为了方便吊放，而言钢筋笼一周均匀布置的钢筋，吊筋应用φ16以上的钢筋加工，每根桩4根。最后还要说一说钢筋笼底部的胶囊，灌注桩的清孔不可能清得什么也没有，或多或少会有沉渣和淤泥等杂质，因此浇灌混凝土后的桩低，其质量就难以保证。为了解决这一难题，在底部装上胶囊，胶囊里面装有级配良好的石子，胶囊上方两侧各接有一根钢管，钢管直接伸出钢筋笼顶部，并高出地面设计标高一米。等混凝土浇筑完成后，过28天，混凝土基本达到设计强度，然后通过高出地面的钢管向桩底部的胶囊注入水泥浆，在水泥浆的压力作用下，胶囊破裂，里面的石子与水泥砂浆混合，从而起到加固桩低的作用。由此可见钢筋笼下井前胶囊是不能破损的。

水下混凝土灌注桩的另一项关键工序就是泥浆护壁，泥浆护壁的好坏直接影响到否顺利成孔。泥浆对孔壁的静压力和泥浆在孔壁上形成的泥皮可以有效地防止孔壁坍塌。泥浆还具有携渣和冷却、润滑机具作用，具有一定粘度的泥浆可以携同泥渣一起排出。泥浆可以作机具的润滑和冷却剂，在冲洗机具的同时，也冷却的机具。防止孔壁坍塌或剥落，并维持挖成的形状不变。泥浆护壁钻孔灌注桩的施工方法：一，工艺流程：钻孔定位→埋设护筒→钻机就位→校正水平垂直→成孔清孔→放钢筋笼导管→二次清孔→浇筑混凝土→留取试块。二，桩孔定位：施工前，根据桩的轴线，引出每个桩位的十字中心线，中心线用小钉钉牢在桩孔附近的木桩上，桩位偏差控制在10mm以内，且标桩埋设牢固有醒目标记。三，护筒埋设：护筒一般应用工具式钢护筒，采用回转钻时，内径比钻头直径大100mm，上部开高设1～2个溢浆孔，护筒的位置埋设准确和稳定，护筒与坑壁之间用粘土填实，护筒排浆口与泥浆沟相通，护筒中心线与桩位线偏差不大于50mm，护筒在粘性土中埋深1.0米，护筒上口高出地面100～200mm，为壁免泥浆面上下浮动，冲刷孔壁引出引起坍孔，保持孔内浆面高出地下水位1.0m以上。四，钻机就位：钻机就位保持平衡，在钻进作业时，不发生倾斜移位，事先在两个方向用经纬仪测定钻杆垂直度，使钻杆垂直度偏差控制在0.2%以内，钻头对孔准确，钻头中心与护筒偏差不大于15mm。五，制备合格泥浆：泥浆材料用塑性指数ip17的粘土，自来水如井水、河水时，其ph值为7～9，加适量的膨润土，分散剂和增粘剂搅拌而成，泥浆循环系统设置循环池、储浆池和沉淀池，其布置按三倍的出土量计算现场安排一辆车，随时外运泥浆，泥浆在存放过程中不断地用泵搅拌循环池泥浆，使之保持流动状态，由专职检查人员每天按规定时间对泥浆进行检查，每天检查不少于两次，现场检查两个指标：比重和含沙率，泥浆的技术指标符合：比重：1.1～1.3；含沙率不大于4%；胶体率95%以上；粘度：18～22s；ph值≥6.5。六，成孔与清孔：可根据具体工程情况选用泥浆正循环和反循环方法作业，不同类型的土层采用不同的钻头，一般粘性土、淤泥和淤泥质土及砂土，选用鱼尾钻或笼式钻头，穿过不厚的砂夹卵石或在风化岩石层钻进时，选用镶焊硬质合金刀头的笼式钻头，锥角可小些，必要时采用组合牙轮钻头或冲式钻头，在钻孔过程中，每前进5米左右，测量一次孔壁的垂直度。直到设计孔底标高，经常对孔深、孔径、桩孔垂直度进行检查，确保能够满足设计要求，即进行清孔，清孔时要保持孔内泥浆面不降低，防止缩孔、塌孔，在钢筋笼入孔与安放导管后，混凝土灌注前，对孔底用优质泥浆二次清孔，使沉淀物漂流溢出，灌注前孔底沉渣厚度不大于100mm。成孔后的下一步工序就是钢筋笼吊放了。钢筋笼预选按设计图纸制作成型，为保证钢筋笼在运输、吊装过程中不发生变形，用螺旋或焊接环形箍筋，每隔2米加设一道加强箍筋，并逐点与主筋焊牢，钢筋的保护层用预制混凝土小圆盘套在加强箍盘上，既可防止下放钢筋碰撞孔壁，又起控制钢筋笼保护层作用，钢筋笼吊起并垂直扶正后，沿导向钢管缓缓下放，不得碰撞孔壁，如下放困难应查明原因，不得强行下放，成孔后尽快安放钢筋笼，以减少孔底回淤，顶面和底面标高符合设计要求，误差不大于±50mm。钢筋笼下放属于隐蔽工程，因此需要现场旁站。笼子下放后就该浇筑混凝土了，混凝土浇注前，复测孔底沉渣厚度，混凝土导管搭配及组装需根据孔深事先进行计算，确定合理的搭配利于混浇灌和导管的拆卸，导管上口与混凝土储料斗下口直接相连，且高于泥浆面3米，储料斗内混凝土储存量必须满足剪塞要求，首次灌注时混凝土导管底端以一次埋入混凝土0.8～1.2米为准，混凝土应连续浇注，严禁中途停工，在灌注过程中经常用测锤探测混凝土面的上升高度，并适时提升逐级拆卸导管，根据实际情况严格控制导管的最小埋深，以保证桩身混凝土的连续均匀，混凝土灌注的上升速度不小于2m/h。灌注时间控制在埋入导管中的混凝土不丧失流动性的时间内，必要时加入适量的缓凝剂。混凝土浇筑属于关键工序，因此需要现场旁站，混凝土灌注过程中还要监督施工方的试块选取，每根桩应取一组标准试块。

五、实习体会：

走得最快的总是时间，来不及感叹，大学生活已近尾声，三年来的努力及付出，随着本次实习报告的完成，将要划下完美的句号。

此次暑假实习让我取得了很大的进步，但也让我知道自己还有许多的不足。这一次认识实习，我对相关的专业知识有更进一步的了解，也学到了很多之前未曾接触的东西，受益颇丰。深入工地一线的参观，使我能够将所学理论的知识与实践相结合，系统地巩固所学的理论知识，深化了对所学理论知识的理解。

首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下()，产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb，但是没有专门去学他，因为习惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称“.net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具”，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的学习，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sqlserver20xx，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。

通过一个暑假的学习，基本搞清楚了理论方面的东西，具体怎么用也不是很清楚。但是这为这学期的课程设计打下了铺垫。

来到学校后，随着这学期的数据库课程大赛开始了，我有一个看法就是我自己应该具备的能力不是我会多少，而是我应该具备快速学会东西的能力。遇到什么就学什么。我们有时候很容易被一些专业名词说吓着，包括什么建模，软件工程，数据分析，数据挖掘等等。我身边就有很多同学被这些纸老虎所唬住，而没有勇气去接触他们，总是说这个太难了之类的退堂鼓的话，他们低估了自己的潜力同时也压抑住了他们自己的好奇心。其实都是纸老虎，又不是什么国家科研难题，只是去用一些工具，发明工具是很难，但是用一个工具就容易多了，justdoit!我记得我做这个数据库之前，我们老师说要做好前期分析，我就在网上搜索用什么分析工具好。最后我选择了roseuml建模工具。在此之前，我脑袋里面没有软件建模的思想，什么uml建模对我而言就是一张空白的纸。但是真正接触后并没有想象的那么难，有什么不懂的上网去搜索，这是一个信息横流的世界，有google，baidu就没有不能解决的知识难题。以及后来的数据库分析的时候用到的powerdesigner也是一样。

开发的时候我想过用什么架构，c/s模式?模式有很多，怎么选择?我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。justdoit!前期工作准备好后，加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

与其临渊羡鱼，不如退而结网。这次数据库课程设计给我的最大的印象就是如果自己有了兴趣，就动手去做，困难在你的勇气和毅力下是抬不了头的。从做这个数据库开始无论遇到什么困难，我都没有一丝的放弃的念头。出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数据库课程设计，不过这只是我学习路上的驿站，的核心技术就是xml[至少微软是这么宣传的]，我会继续学习它，包括jave公司的j2ee我也很想试试，语言本来就是相通的，justdoit!语言并不重要毕竟它仅仅是工具，用好一个工具并不是一件值得为外人道的事情，主要是了解学习思想。古语说的好：学无止境啊!

我很庆幸我参加了这次数据库大赛，让我确实打开了眼界。

课程设计是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一，是学习“数据结构与算法”理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。其目的是要达到理论与实际应用相结合，使学生能够根据问题要求和数据对象的特性，学会数据组织的方法，把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题，培养良好的程序设计技能。

在这次课程设计当中，我了解到了我的不足，如算法的不完善、不细心和耐心不是很好等等。不细心的我在调试程序时，老是因为某个书写错误导致错误；对这些错误，我不得不花大量的时间去更正，并且还要重复检查是否出现雷同的错误而导致程序不能运行。但是通过这次课程设计，我的这些缺点有些改善。我在写新的程序时，首先要考虑的深入一点、仔细一点，这样要修改程序的时间就会少很多。并且也不会因为自己不细心而导致的浪费时间的情况出现。

在进行程序设计时，要注意想好思路。即要有恰当模块名、变量名、常量名、子程序名等。将每个功能的模块，即函数名要清晰的表述出来，使用户能够一目了然此程序的功能。当然适当的给写注释，也是方便用户的理解。还有在编写程序时要注意对程序的适当分配，便于用户看懂程序，也便于自己检查城市。但是完成任何一个较大的程序，都需要掌握一定的编程基础，需要不断的探索和求知过程，这样对自己编程能力的提高有较大的帮助。当然，任何程序必须经过计算机的调试，看是否调试成功，发现错误，一个个，一步步去解决，这样就能从错误中进步。

通过课程设计加强了我的动手能力，以及提升了局部和统一考虑问题的思维方式。回顾起此次课程设计，至今我仍感慨颇多，的确，从从拿到题目到完成整个编程，从理论到实践，在整整半个月的日子里，可以学到很多很多的的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，这毕竟第一次做的，难免会遇到过各种各样的问题，同时在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固，比如说结构体通过这次课程设计之后，一定把以前所学过的知识重新温故。

通过这次的课程设计，我学到了怎么样从一个实际问题出发，建立模型，找到相应的存储结构和实现方法，实际运行，反复调试和修改，最终实现功能。在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练，学会数据组织的方法，把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题，培养了良好的程序设计技能。

在这次课程设计中，得到了好多同学的帮助以及老师的指导，在此要表达我真诚的谢意！

甲方：_________________(以下简称甲方)

乙方：_________________(以下简称乙方)

甲乙双方本着共同发展、相互合作、优势互补、互惠互利的原则、决定由乙方提供部分资金、技术。甲方开展针灸、推拿康复理疗业务并就有关事宜达成如下协议：

一、甲方开设针灸、推拿专科、乙方投入资金和技术、开展针灸、推拿业务。

二、合作期限暂定为3年，自年月日至年月日止。合同期

满若需续签合作协议、应在本协议期满提前3个月向甲方申请。甲方应与第三方同等条件的情况下优先考虑给予乙方续签。

三、乙方向甲方一次性交医疗风险金2万元(无利息)，待合同终止3个月

后无任何医患纠纷，一次性退还给乙方。

四、甲方责任及义务

1、甲方同意为乙方提供诊室一间(室内设备由乙方自行购买、水电独立。装空调、电表由甲方负责，费用由乙方承担。合同期满后，电表、控调无偿交甲方使用。)和相应的配套设施(如病床、办公桌椅、医用印刷品等)，其他辅助诊室由甲方提供。

2、负责办理有关手续(包括协作医生注册手续)

3、负责协调院内外有关部门的关系，如乙方发生医疗纠纷等问题、甲方应及时派员协助解决，但由此产生的法律责任及经济责任均由乙方承担。

4、在合作期间、甲方承诺不得开展与乙方相同科目。

5、保证乙方享受医疗政策的合法性、按照相关规定执行。

6、配合乙方做好市场宣传、对乙方的宣传材料、义诊活动进行审核和监督。

7、负责为乙方统一挂号，收费由院财务统一管理。

甲方 ___________

乙方 ___________

____ 年 _____ 月 _____ 日

根据《民法典》，委托方和承揽方双方经平等协商同意，自愿签订本合同，共同遵守本合同所列条款。

委托方：

承揽方：

承揽方的义务：

1.承揽方按照委托方的要求将委托方提供的_____资料，进行录入，并确保在_____工作日内完成_____数据。承揽方应按照委托方的要求，及时取稿、送稿，若由于委托方提供资料间断或程序问题造成的时间延误，承揽方不负任何责任。

2.承揽方应确保所录数据错误率低于_____，如出现无法辨认或没有把握的字应作标注，但不能算为错误。

3.承揽方随时接受委托人检验和抽查，如有错误，承揽方应按委托方要求及时修改。

4.为确保数据的安全和原始数据的安全，承揽方应指定专人进行数据管理及备份。同时提供专门存放原始资料的房间和文件柜。

委托方的义务：

1.委托方应提供录入软件平台与录入工作相关的软件技术支持，委托方有义务安装并调试录入所需的录入平台。

2.委托方应在承揽方交付工作成果起两个工作日内，对承揽方所交付的工作成果进行验收，若有异议应及时提出，要求承揽方并及时修改错误，返回委托方，若在两个工作日内没有提出异议，双方应视为所录数据为合格数据产品。

3.委托方在工程进行期间，如确保每次取送的录入工作量，达到500元的录入费用，承揽方应免除取送费，按实际录入费用计算。

结算标准：

付款方式：委托方应在承揽方开工之前，交付总工程款的_____作为工程预付款，在承揽方交付电子成果后，七个工作日内以支票或现金的形式结清全款。或当工程款累计超过_____元时，结清本次全款。当工程进行中委托方提供资料间断达_______天时，视为工程结束，应结清已作的工程款项。

付款期限：如委托方延期付款，承揽方有权，按每天加收总工程款的_______%，作为给承揽方的补偿。

我国《民法典》第七百八十五条规定：

“承揽方应当按照委托方的要求保守秘密，不得留存复制品或者技术资料。”如果承揽方违反了保密义务，给委托方造成了经济损失，委托方有权向承揽方要求经济赔偿及诉讼于法律。

1.保密的内容和范围

(1)凡涉及委托方技术信息和经营信息，包括但不限于产品的制作方法、技术，数据，程序，设计、客户名单，货源情报，招投标文件，营销计划，经营决策等他商业秘密，均属保密内容。

(2)凡以直接、间接、口头或书面等形式提供涉及保密内容的行为均属泄密。

2.双方的权利与义务

(1)承揽方应自觉维护本委托方的利益，严格遵守本委托方的保密规定。

(2)承揽方不得向任何单位和个人泄露所掌握的商业秘密事项;

(3)承揽方不得利用所掌握的商业秘密牟取私利;

(4)承揽方不得将工作中获取或研制开发中的商业秘密据为己有，有关资料、图纸、样品不得私自留存待工程结束后必须全部割除。

(5)承揽方应在结款后_______小时内，彻底割除本次工程的所有数据。

此合同一式两份，双方各持一份，如有未尽事宜，双方友好协商解决。协商不成将向有关法律部门申请裁决。此合同至签字之日起生效。

委托方代表人：承揽方代表人：

单位盖章：单位盖章：

________年____月____日________年____月____日

职责：

1.参与公司数据平台系统规划和架构工作，主导系统的架构设计和项目实施，确保项目质量和关键性能指标达成;

2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建，搭建不同来源数据之间的逻辑关系，能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;

3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作

5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立，包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范，制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务，超强的数据业务感知力，挖掘数据价值，推动数据变现场景的落地，为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景，推动公司的数据可视化工作，提升公司数据分析效率和数据价值转化。

任职要求：

1.本科以上学历，8年以上软件行业从业经验，5年以上大数据架构设计经验，熟悉bi平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;

2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市，了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;

3.熟悉大数据相关技术：hadoop、hive、hbase、storm、flink、spark、kafka、rabbitmq;

4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;

5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验，具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;

6.对数据敏感，具备优秀的业务需求分析和报告展示能力，具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力，了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;

7.有较强的沟通和组织协调能力，具备结果导向思维，有相关项目管理经验优先。

职责：

1、负责银行数据中心内基础环境交付工作，包含服务器、操作系统批量安装配置管理。

2、负责运维自动装机系统及其他自动化运维系统，通过脚本批量配置管理服务器及系统。

3、对数据中心进行周期性巡检，及时发现故障隐患，协助故障处理。

4、其他的一些日常运维工作。

岗位要求：

1、全日制本科学历，计算机、网络、通信等相关专业毕业，2年以上工作经验。

2、熟悉linux系统安装配置，熟悉 shell命令，会编写bash脚本，对linux系统有丰富运维管理经验，具备rhce认证更佳。

3、了解cobbler自动装机或其他自动装机原理，熟悉ansible，具备基础python编程能力，会flask api的优先考虑。

3、了解x86架构服务器，有大中型企业数据中心linux运维工作经验者优先。

4、具有良好的抗压能力、沟通表达能力、人际交往能力、情绪控制能力以及团队协作能力。

5、有较强学习能力和学习意识，能够积极主动的学习掌握新产品新技术。

6、有较强安全生产意识，严格遵守公司及客户规章制度。

职责：

1. 负责大数据基础和应用平台的整体规划和架构设计，参与需求分析，架构设计，详细设计以及技术选型决策

2. 参与数据挖掘和建模相关核心算法的代码实现

3. 负责大数据算法平台的技术把关，性能调优，控制架构质量，解决项目技术难题;对研发项目和任务需求进行评估和方案设计、拆分任务并指导工程师完成开发

4. 带领团队提供并实现大数据算法平台上各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化的架构设计与能力，支持解决方案实施

5. 负责数据库设计、应用架构设计、核心技术选型等工作

6. 协调解决开发中的技术问题、设计和监控运营指标，保障系统稳定运行

7. 培养，指导有能力的员工，指导工程师进行技术验证实现，核心技术攻关，解决开发过程中的技术难题

任职要求：

1. 熟悉大数据和数据仓库的系统架构设计方法

2. 熟练使用并理解hadoopspark架构及生态。(hadoop，hive，hbase，elasticsearch，kafka，sparkflink等)

3. 熟悉分布式系统架构，有分布式实时、离线和机器学习平台的架构和开发经验，具备海量数据清洗、分析处理及存储的实践经验

4. 熟练使用java，具有大规模分布式系统调优经验

5. 熟悉ai相关算法，熟悉机器学习、深度学习。熟悉ai学习开源框架(tensorflow、pytorch等)者优先;

6. 具备良好的团队合作精神，对工作充满激情。

7. 熟悉fusioninsight平台开发经验者优先

职责：

1、负责公司的大数据处理框架的研发设计工作，梳理可实现方案和技术规范;

2、开发、完善公司大数据平台;参与公司离线、实时大数据处理系统的设计、开发、测试及多个业务模块的自动化集成;

3、负责业务平台数据统计分析模块的设计与规划;

4、负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;

5、带领和培养团队完成组织分解的目标;

任职要求：

1、统招本科及以上学历，计算机、软件工程相关专业，至少8年以上工作经验，5年以上大数据开发经验;

2、熟悉java、hadoop、hdfs、hive、hbase、spark、storm、flume等相关技术的基础架构

3、熟悉数据仓库，数据算法，分布式计算技术理论，具有大数据整体系统架构设计经验;

4、熟悉linux系统，熟练使用shell/perl/python脚本处理问题;

5、对深度学习框架(tensorflow)和机器学习(svm 随机深林贝叶斯等)有一定了解的优先;

6、能够组织项目开发组协同工作，包括团队沟通、计划、开发环境管理等

职责：

1、根据公司需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建立分析模型并优化，为公司提供数据支持;

2、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测;

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;

4、整理编写数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题并解决;

任职要求：

(1)具备较好的调研、策划能力，能够搭建分析框架;

(2)能独立完成数据挖掘的构建，有相关实习工作经验更佳;

(3)熟练掌握spss/sas/r等数据分析工具;

(4)统计学、应用数学等专业的研究生。

职责：

1、 整合基础业务数据，对基础数据库进行更新维护，参与部门常规报表开发与维护;

2、 负责数据集市规划，开发及维护;

3、 处理各业务模块数据需求，为业务运营提供数据分析方面咨询和建议;

4、 负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层提供决策支持;

5、 负责数据分析和应用相关的业务系统建设，编写对应系统开发需求，并完成系统测试及应用推广。

职位要求

1、 两年以上工作经验，本科以上学历，计算机相关专业优先;

2、 具有良好统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析工作方法，具有较强的数据分析能力;

3、 精通sqlpython语言，有银行数据仓库，数据集市开发经验者优先;

4、 具备较强文字分析和数据处理能力，能独立编写数据分析报告;

5、 具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开拓和沟通表达能力。

职责：

1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。

2.负责规划数据挖掘的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策。

3.与业务部门密切配合，寻求数据层面的业务价值，利用数据分析结论推动产品优化。

4.带领团队对于产品数据进行分析，指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发。

5.技术团队的管理，制定开发规范，撰写相关技术文档指导和培训工程师。

任职要求：

1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。

2.具备良好的数据结构和算法基础。

3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。

4.熟悉深度学习里的经典神经网络，包括并不限于mlp/cnn/rnn。

5.熟悉python, java等常用编程语言。

6.熟悉分布式数据处理系统的开发，hadoop/spark/hive等。

7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程，有相关实际项目经验。

职责：

对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层;

根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求;

能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案;

探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。

任职资格：

本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先;

精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用r、python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先;

对大数据技术有深入了解，能够使用hadoop、spark等相关技术;

勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;

医疗、生物背景人员优先。