大数据开发工程师自我评价简历范文
作者:简历设计网 2023/08/06 17:19:02
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自我评价(案例一)

1.参与过多个项目的开发,熟悉常见业务的处理。
2. 学习能力强,对新技术有着强烈的好奇心,适应能力强,能很快融入到项目开发中去。
3. 逻辑思维能力强,思路清晰,处理问题细心严谨。
4. 有较强的团队意识,乐于与用户以及领导,同事沟通,以便于解决项目中遇到的问题。
5. 喜欢大数据行业,并打算长期追随大数据行业的发展做下去。

自我评价(案例二)

专业技能:
1. 理解机器学习算法(逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、Kmeans、协同过滤),并实现推荐系统;
2.熟悉Spark的工作原理,了解相关Spark源码及调优,实现实时/离线分布式计算系统;
3.掌握Kafka的工作原理,熟悉Kafka和Spark Streaming的整合机制;
4.掌握Hadoop的体系架构及运行原理,熟悉MapReduce的工作流程;
5.能够使用Hive进行海量的数据分析,并对其进行优化;
6.熟悉Zookeeper的集群架构、工作原理。
7.熟悉Redis、Mysql等存储技术;
8.熟悉Java,scala语言,了解Python。
个人评价:
1.逻辑思维能力强,思路清楚,学习能力强,对新技术有着强烈的好奇心
2、责任心、执行力及抗压性强,能够积极的面对并解决工作中的问题
3、具备独立分析和解决问题的能力,有良好的职业道德和踏实的工作态度
4、进取心强,有良好的需求理解能力,较强的协作精神和团队意识

自我评价(案例三)


1、勇于挑战自己的极限,能吃苦,能够承受一定的工作压力;
2、逻辑思维能力强,思路清楚,自学能力强,对新技术有着强烈的好奇心和求知欲;
3、为人真诚,性格开朗,有良好的交流沟通能力,善于团队合作;

自我评价(案例四)

1:熟练hadoop及CDH分布式数据数据集群,掌握hadoop集群的搭建和配置
2:熟悉hadoop相关 框架,有Hive、HBase,sqoop、Mahout、zookeeper,Yarn,Mapreduce,impala,Spark等开发经验
3:熟悉flume,kafka,Strom实时流处理框架
4:熟练掌握Java及J2EE技术,熟悉常用的设计模式及开源框架Struts2、Hibernate和Spring,mybatis;
5:熟悉Jsp/Servlet、JDBC、ajax,jquery,EasyUI等
6:熟悉linux、unix操作系统以及Shell,scala语言脚本
7:熟悉C++,C语言,掌握Microsoft Visual C++
8:熟悉MFC,STL,COM,可快速开发组件,DLL,LIB库,WIN32应用程序
9:熟悉Mysql,sql server , oracle, sysbase等关系型数据库


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