HzrisZHAO

后端研发
百度 · 3年经验
HzrisZHAO
日薪: ¥800/8h
地点: 山东 全区
时间: 下班后周六周日
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AI 技能提取 | Python MySQL Oracle HBase
一、大数据采集大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。二、大数据预处理大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

web框架
这个是最直接的,一门语言要成为web后台语言,首先要有处理web后台相关的库,然后在一些巨人的封装下,形成web框架。python目前热门的web框架有:Django、tornado、flask,web.py,web2.py等。我自己接触过,web.py、tornado。

restfull
目前后台组织代码比较火的规范之一。

pep8
目前python代码编码规范之一

web server
webserver为网上信息浏览服务,对后台来说,生产环境往往会涉及这部分的内容。所以常见的webserver的配置,优化。是必修的功课之一。而且目前webserver往往作为软件

项目时间:2017-01到2011-10
项目名称:引物自动化设计软件
项目描述:
项目介绍
这个软dao件开发原因是因为随着每日数据分析量的加大,组内人员较少,对引物设计这种工作变成了工作效率的阻碍,遂提出了设计软件以达到自动化设计的目的。而且引物设计主要费时在于多种验证操作,可以通过软件自动验证减少人力成本。
我的职责
1,软件基础功能设计,完成相关函数如自连互连验证,温度验证等功能
2,分析NCBI网页格式,设计API调用接口
3,编写测试脚本对软件进行测试

项目时间:2018-12到2019-10
项目名称:政务大数据平台解决方案
项目描述:
项目介绍
政务大数据平台解决方案——推行电子zhengwu、建设智慧城市等为抓手,以数据集中和共享为途径,推动技术融合、业务融合、数据融合,打通信息壁垒,形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,构建全国信息资源共享体系,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。
我的职责
1,ETL设计及实现
2,python接口进行hive pandas等手段进行数据分析
3,设计批处理流程和增量处理流程
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技术能力

AI 技能提取 | Python MySQL Oracle HBase
一、大数据采集大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。二、大数据预处理大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

web框架
这个是最直接的,一门语言要成为web后台语言,首先要有处理web后台相关的库,然后在一些巨人的封装下,形成web框架。python目前热门的web框架有:Django、tornado、flask,web.py,web2.py等。我自己接触过,web.py、tornado。

restfull
目前后台组织代码比较火的规范之一。

pep8
目前python代码编码规范之一

web server
webserver为网上信息浏览服务,对后台来说,生产环境往往会涉及这部分的内容。所以常见的webserver的配置,优化。是必修的功课之一。而且目前webserver往往作为软件

项目经验

项目时间:2017-01到2011-10
项目名称:引物自动化设计软件
项目描述:
项目介绍
这个软dao件开发原因是因为随着每日数据分析量的加大,组内人员较少,对引物设计这种工作变成了工作效率的阻碍,遂提出了设计软件以达到自动化设计的目的。而且引物设计主要费时在于多种验证操作,可以通过软件自动验证减少人力成本。
我的职责
1,软件基础功能设计,完成相关函数如自连互连验证,温度验证等功能
2,分析NCBI网页格式,设计API调用接口
3,编写测试脚本对软件进行测试

项目时间:2018-12到2019-10
项目名称:政务大数据平台解决方案
项目描述:
项目介绍
政务大数据平台解决方案——推行电子zhengwu、建设智慧城市等为抓手,以数据集中和共享为途径,推动技术融合、业务融合、数据融合,打通信息壁垒,形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,构建全国信息资源共享体系,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。
我的职责
1,ETL设计及实现
2,python接口进行hive pandas等手段进行数据分析
3,设计批处理流程和增量处理流程
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