留学群专题频道大数据栏目,提供与大数据相关的所有资讯,希望我们所做的能让您感到满意! 大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

《2025年北京市人力资源市场薪酬大数据报告》13篇

《{year}年北京市人力资源市场薪酬大数据报告》

  总结是一种对成绩、问题及经验教训的书面评价和描述,有助于我们及时识别并纠正错误。为了充分发挥总结的作用,撰写时应注重清晰和结构性。以下是小编整理的《北京市人力资源市场薪酬大数据报告》,希望对大家有所帮助。

♥️ 《北京市人力资源市场薪酬大数据报告》

  本人20xx年分配到XX人力资源部工作,从事养老、失业、医疗保险统计管理及劳动合同的签订等方面的工作,同时还主要从事劳开工资、员工绩效考核等方面的管理。现将本人自参加工作以来所从事的专业技术工作总结如下:

    一、养老、失业、医疗保险统计管理

  本人主要是从事养老、失业、医疗保险统计管理工作。正实公司员工养老保险进入行业统筹阶段,刚刚起步的职工养老保险工作千头万绪要从最根本的职工养老保险信息的采集、整理、建立台帐记录做起。在上级领导的指导下,我认真负责地做好职工的养老保险信息采集、登记工作,填写核算《河北正实城建开发职工养老保险缴费基数过录表》,做好各类养老保险数据统计工作,保证信息的准确性、完整性和及时性;在办理、核算养老保险金的支付过程中,我灵活运用自己学习掌握的《社会保障学》及有关计算机数据信息库知识,将职工养老保险缴费基数的核算修改为一项简便、合理的函数公式,使单位职工养老保险管理工作由单一、老化的手工操作真正转变成了计算机科学管理,大大缩小了工作量,缴费基数核算的准确性也得到了提高,受到单位领导和职工一致好评。

  在完成公司职工养老保险的前期阶段性工作后,在随后而来的失业、医疗保险统计数据的统计过程中,我准确理解各类统计指标的解释内容,保证各种保险统计报表根底原始数据正确,对上述保险统计报表体系中,指标栏目涉及内容较多,指标分解要求也较为细致的,我认真正确归类处理统计报表各项指标的内容,按统计报表的填报要求,使发生数据变化的逻辑关系正确,对表中指标数据发生重大变化的,及时调整并作变更说明,及时统计汇总。在实际工作中,这样烦琐的统计工作要求我作为一名业务经办人员,要时常进行细致的业务工作效果分析,从定性和定量分析的角度,对整个业务工作效果进行评价,才能得出准确的定量报表数据,同时,必要的企业保险统计数据报表综合分析也是做好此项工作的重要手段之一,以养老保险为例,从参保单位、参保职工、缴费人数、缴费基数到养老保险费的征缴额度确实定,相互之间形成了一条紧密的工作链,在指标参数都确定的情况下,各项指标之间的对应关系都是十清楚确的。通过对统计报表各项指标数据的综合分析,我进一步提高了上报统计报表数据的准确性。多年来,我所在人事部门的保险统计信息资料,填报及时可靠,数据准确无误,屡次受到有关业务部门的高度评价。

    二、日常工资管理和岗位工资制度改革

  在正实公司人力资源部,我除主要负责上述类别的保险统计工作以外,还主要具体负责全公司职工工资管理工作。河北正实城建开发作为一家改制后的民营企业,其下属各分公司工资管理在经过该公司劳资员造表核算后,交人力资源部最后审核。我从05年到正实公司至今,公司实行的岗位结构工资制度变化不大,工资管理也成了一项较为简单的日常管理工作。尽管如此,我仍然小心认真地做好每月的劳开工资统计审核工作,保证各项原始数据准确无误,并根据上级各部门的要求,及时、准确地上报给各业务部门。包括每月向市公共事业局人事处上报人事劳开工资报表等,除此之外,我还建立健全了公司职工工资管理各类各项记录台帐,并按规定办...

与大数据相关的人事工作总结

《2025年北京市人力资源市场薪酬大数据报告》21篇

《{year}年北京市人力资源市场薪酬大数据报告》

  在日常生活和工作中,撰写报告是不可避免的,确保内容的完整性尤为重要。如果一提到写报告就感到拖延,那你并不孤单。本文整理了21篇《北京市人力资源市场薪酬大数据报告》,供大家阅读与收藏。

《北京市人力资源市场薪酬大数据报告》

◉ 《北京市人力资源市场薪酬大数据报告》

  薪酬不能太高,也不能太低;太高了加大公司成本,太低了又缺乏竞争力,那么怎样确定适当的薪酬标准,制定合理的薪酬结构呢?目前比较流行的一种方式就是进行外部薪酬福利调研。通过调研,了解劳动力市场的需求状况,掌握企业所需要人才的价格行情,制定正确的薪酬策略,有效的控制企业的人力成本。目前的外部薪酬福利调研主要以行业、区域两个纬度进行,那么行业报告和区域报告又有什么不同?企业的HR们结合自身情况该选择参与哪些方面的调研?拿到报告后又将如何应用呢?

  行业报告与区域报告的不同主要体现在以下三方面:

    1、采集的企业样本不同

  行业调研:主要针对同行业内具有竞争关系,具有相同的经营目标、人才需求结构也相似的企业。一般发起行业调研的企业主要包括本行业内标杆企业、处在快速发展期的企业和战略转型期的企业。

  区域调研:主要针对本区域比较知名企业,从运营模式到企业管理都比较先进,具有借鉴意义。一般发起区域调研的主要是第三方咨询服务机构。

    2、调研口径不同

  行业调研:主要关注本行业关键岗位,搜集的薪酬信息聚焦在关键岗位的薪酬福利组成和发展趋势,体现的是整个行业共同关注的岗位信息情况和薪酬水平。

  区域调研:结合宏观发展趋势,体现本区域总体薪酬发展趋势和不同性质企业之间流通性强的通用岗位信息。

  根据以上不同目标,第三方薪酬福利调研公司在设计薪酬福利调研科目上也会各有侧重。行业调研主要偏重在岗位信息的搜集,而区域调研除了岗位信息搜集外,还有补充整体宏观经济走势的调研,例如GDP、通货膨胀率与员工离职率、调薪率的比较等。

    3、报告展现内容不同

  行业报告主要提供此行业关键岗位的信息,包括任职资格、学历和工作经验的要求、岗位薪资结构组成、岗位薪酬发展趋势、岗位薪酬福利各分位值,岗位薪酬偏离度分析等更多与岗位相结合的内容。

  区域报告主要提供该区域内各种不同的企业在总体的宏观经济的影响下,在薪酬管理中可共同参考使用的一些数据、指标的比较分析。例如员工的调薪率、离职率分析、应届毕业生起薪点分析等等。这些指标和数据受行业影响不是很深,对整个人力资源薪酬管理具有宏观的指导意义。

  当了解到上述两种性质报告的不同后,在什么情况下参加何种方式的调研呢?HR们心中自有一番衡量,总体来讲,可根据自身的条件、参加薪酬福利调研的目标和薪酬福利调研报告的具体应用上来区分。

  行业薪酬福利调研,开展的背景首先是此行业的人才竞争和流动非常市场化。这种调研方式是大部...

与大数据相关的人事工作总结

考研大数据专业有哪些学校

大数据专业考研 大数据专业考研学校

  考研大数据专业是近年来非常热门的专业之一,各大高校纷纷开设了相关的专业方向或研究方向。以下是目前在中国开设大数据专业或设有相关研究方向的一些高校,供您参考。

  一、985高校开设大数据专业学校

  1. 清华大学:清华大学计算机科学与技术系开设了大数据工程与管理专业的研究方向,旨在培养具备大数据与云计算技术的高级工程师和管理人才。

  2. 北京大学:北京大学计算机科学技术系开设了大数据科学与工程专业的研究方向,培养具备大数据分析与挖掘、云计算与分布式系统设计与开发方面的专业人才。

  3. 中国科学技术大学:中国科学技术大学计算机科学与技术学院开设了数据科学与技术专业的学术型硕士研究生方向,涵盖了大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。

  4. 上海交通大学:上海交通大学计算机科学与工程系开设了数据科学与大数据技术专业的学术型硕士研究生方向,培养掌握大数据存储、分析、挖掘与应用的高级工程师和研究人员。

  5. 浙江大学:浙江大学计算机科学与技术系开设了大数据技术研究方向,培养具备大数据软件与系统工程能力的高级工程师。

  6. 南京大学:南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开设了大数据与云计算技术研究方向,研究内容涵盖了大数据的存储、分析与挖掘、云计算平台架构等。

  二、211高校开设大数据专业学校

  1. 同济大学:同济大学计算机科学与技术学院开设了大数据科学与工程方向,培养具备大数据应用与开发能力的高级工程师和研究人员。

  2. 东南大学:东南大学计算机科学与工程学院开设了数据科学与工程研究方向,研究内容包括大规模数据分析与挖掘、云计算与大数据处理平台等。

  3. 天津大学:天津大学计算机科学与技术学院开设了大数据技术研究方向,培养具备大数据存储、分析与挖掘能力的工程师和研究人员。

  4. 西安交通大学:西安交通大学计算机科学与技术学院开设了大数据科学与工程研究方向,研究内容包括大数据挖掘、分布式存储与处理等。

  5. 哈尔滨工业大学:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院开设了大数据管理与分析研究方向,培养具备大数据分析与挖掘能力的高级工程师和研究人员。

  除了以上的985高校和211高校,还有一些其他高校也开设了大数据专业或相关研究方向。总的来说,考研大数据专业的学校很多,选择时可以根据自己的兴趣和自身条件进行综合考量。具体的情况还需以各高校官方公布的招生信息为准。

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与大数据相关的考研专业

大数据专业考研学校排名

大数据专业 大数据专业考研 大数据专业考研学校

  随着大数据时代的到来,大数据专业已经成为许多考生热衷的方向之一。对于想要考研并专攻大数据领域的同学们来说,选择一所优秀的学府是至关重要的。本文将对大数据专业考研学校排名进行详细的回答,以帮助广大考生更好地选校。

  一、华中科技大学

  作为国内大数据领域的一颗明星学府,华中科技大学凭借其雄厚的实力和声誉,一直位居大数据专业考研学校排名的前列。学校设立了数据科学与工程学院,并且拥有一支实力强大的专业师资团队,涵盖了各个领域的优秀学者和知名专家。此外,华中科技大学还与众多知名企业建立了深度合作,为学生提供了优秀的实践和就业机会。在大数据领域的研究和教育方面,华中科技大学一直走在前沿,被广大考生誉为理想的求学之地。

  二、清华大学

  作为中国顶尖的综合性大学之一,清华大学也在大数据专业考研学校排名中占有一席之地。清华大学在大数据领域的优势主要体现在其拥有高水平的研究团队和先进的研究设备。学校设立了信息学院,并在专业设置、教学内容和师资力量等方面做出了创新和提升。许多知名教授和学者在这里从事大数据的研究和教学工作,他们的学术水平和研究成果为清华大学在大数据领域的发展做出了重要贡献。因此,清华大学也是很多考生心仪的学府之一。

  三、上海交通大学

  上海交通大学作为国内一所著名高校,也有不错的大数据专业考研实力。学校设立了信息学院,并在大数据专业方面投入了大量资源。上海交通大学的大数据专业设置齐全,涵盖了数据挖掘、数据分析、大数据管理等方向,为学生提供了广泛的选择。学校还主动与工业界和科研机构合作,开展了许多实际项目和研究活动,让学生能够更好地将理论知识运用到实际工作中。在师资方面,上海交通大学聘请了一批业界精英和优秀学者,他们深耕大数据领域多年,具有丰富的教学和研究经验。

  四、北京大学

  作为中国最古老、最具声誉、最高学府之一,北京大学在大数据专业考研学校排名中也是名列前茅。学校的信息科学技术学院设有大数据科学与应用专业,涵盖了大数据分析、数据挖掘与机器学习等重要方向。北京大学的师资力量强大,拥有一批在大数据领域具有深厚造诣的知名学者和教授,他们的教学水平和研究成果都非常出色。此外,北京大学还与企业开展了密切的合作,提供了丰富的实践机会和就业渠道,为学生的综合素质提升提供了有利条件。

  五、复旦大学

  作为中国重点高校之一,复旦大学在大数据专业考研学校排名中也有一定的地位。学校设立了计算机科学技术学院,并且在大数据领域有着一支强大的学术团队。该学院在大数据方向进行了一系列的研究和探索,并取得了一些重要的成果。复旦大学的大数据专业培养领域涵盖了数据挖掘、数据管理、云计算等重要方向,为学生提供了广阔的发展空间和就业机会。学校还与国内外知名企业开展了紧密合作,举办了多项实践活动和比赛,培养出了一批高水平的大数据人才。

  以上所述的华中科技大学、清华大学、上海交通大学、北京大学和复旦大学是大数据专业考研学校排名中的几所顶尖学府。但考生在选择学校时,应该根据自身的兴趣、能力和职业规划做出合理的决策,综合考虑学校的专业设置、师资力量以及与企业合作的机会等因素,选择最适合自己的学府,为未来的发展打下坚实的基础。

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与大数据相关的考研专业

大数据时代读书心得感想小结3篇

大数据读书心得小结 大数据读书心得

  如果您对“大数据时代读书心得感想小结”感兴趣那么这篇文章一定值得您一读,可能你现在正在为范文而烦恼?现代生活中文档处理是必备的工作能力,看看范文是一件自然而然的事情。通过阅读范文我们能够更好地认识全球发展趋势和文化多样性,请注意本文仅作参考之用!

大数据时代读书心得感想小结 篇1

  如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,如果能做足功课又具备相应的理论功底,就能与之进行一场思想上的对话。

  一读

  舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分“大数据时代的思维变革”中,舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:一、更多:不是随机样本,而是全体数据;二、更杂:不是精确性,而是混杂性;三、更好:不是因果关系,而是相关关系。对于第一个观点,我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理,在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要,对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家,他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析,并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系,我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围,即大数据的随机样本不限于目标数据,还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样,只是抽样的方法和范围要加以拓展。

  我同意舍恩伯格的第二观点,我认为这是对他第一个观点很好的补充,这也是对精准传播和精准营销的一种反思。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。“不是因果关系,而是相关关系。”不需要知道“为什么”,只需要知道“是什么”。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。

  世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出“不是因果关系,而是相关关系。”这一论断时,他在书中还说道:“在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。”[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

  大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商...

与大数据相关的读书心得

大数据时代读书心得体会精选(7篇)

大数据读书心得体会 大数据心得体会

  心得体会是经验的提炼是失败后的思考也是成功后的总结,如何写出有意义的心得体会呢?在这里我们将为您介绍“大数据时代读书心得体会”的有趣事情请看下去,以下内容仅供参考请勿盲目依赖!

大数据时代读书心得体会 篇1

  “大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。

  我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。

  在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

  大数据时代的入门书

  看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

  既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。

  大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价...

与大数据相关的读书心得

大数据述职报告合集

大数据述职报告

大数据述职报告 篇1

  大数据局党建述职报告

  尊敬的领导、各位同事:

  大数据局党建述职报告,是对过去一年来大数据局党建工作进行总结和回顾的一份综合性报告。我于××年××月××日,担任大数据局党建工作的职责,并致力于推动党建工作的务实发展。在过去的一年里,我们团结一心,积极开展党建工作,取得了一系列骄人的成绩。下面,我将从以下几个方面对大数据局党建工作进行述职汇报。

  一、组织生活、理论学习和思想政治工作的推进

  在大数据局党建工作中,我们认真贯彻执行党的组织生活制度,积极组织开展党员大会、党小组会、党课学习等各类活动,加强党员之间的交流互动。我们举办了一系列党员活动,如主题党日活动、读书会、座谈会等,不断加强了党员之间的思想碰撞与交流。同时,我们还组织开展了一系列的理论学习活动,通过专题讲座、集体学习等方式,提高广大党员的理论素养,使其能够更好地贯彻党的路线、方针和政策。

  二、党员队伍建设的加强

  在过去一年里,我们注重发挥党支部的战斗堡垒作用,加强了对党员队伍的建设。我们根据大数据局的实际情况,合理调整党支部的设置,并确保每个党支部都有明确任务和工作动力。同时,我们还加强了入党积极分子的培养和引进工作,通过申请、推荐等多种方式,拓宽了入党渠道,推动了党员队伍的扩大壮大。

  三、党风廉政建设和反腐败斗争的加强

  在大数据局党建工作中,我们高度重视党风廉政建设和反腐败斗争,坚决反对腐败现象的滋生。我们通过加强党纪党规的教育宣传,加强对党员干部的监督检查,建立健全党风廉政建设的长效机制。同时,我们还注重加强廉政建设和反腐败专题教育,组织开展了一系列的培训和学习活动,提高了党员干部的政治觉悟和道德品质。

  四、党建工作与业务工作的深度融合

  大数据局的党建工作与业务工作是相辅相成、相互促进的关系。我们积极探索党建工作与业务工作的深度融合路径,如通过党员项目带头人制度、党建引领项目等方式,使党建工作与主要业务工作相结合。同时,我们注重党建工作的智慧化发展,通过建设“党建云平台”等方式,提高党建工作的管理效率和服务水平。

  综上所述,大数据局党建工作在过去一年取得了明显的成效。但我们也清醒地认识到,党建工作还存在一些不足之处,如干部队伍建设的不完善、理论学习力度不够等问题。在今后的工作中,我们将进一步加强党建工作的研究和探索,注重和吸取党建工作的先进经验,切实把党建工作和业务工作深度融合起来,为大数据局的发展和进步做出更加积极的贡献。

  最后,感谢各位领导和同事对大数据局党建工作的关心和支持,相信在各级领导的正确引导和广大同志的共同努力下,大数据局党建工作会取得更大的成就,为实现党和国家的工作目标而努力奋斗!

  谢谢大家!

大数据述职报告 篇2

  大数据局党建述职报告

  尊敬的领导、各位同事:

  大数据局党建视述职报告为党组织向党的上级组织或领导班子汇报本单位党的工作、党建工作、自身建设等方面情况的一种文件形式。在这里,我代表大数据局党组向党的上级组织和领导班子,回顾总结过去一年的工作,总...

与大数据相关的实用资料

[荐]大学生大数据职业规划书简短精选

大数据职业规划书

  文档是工作和学习上很重要的一环,借鉴可以让我们思路得到升华。学会正确的使用范文,不仅高效,而且省时省力,以下内容“大学生大数据职业规划书简短”是留学群小编特意分享给您的,相信你能从中找到需要的内容!

大学生大数据职业规划书简短【篇1】

  努力很重要,但是方向更重要。在当今激烈的社会竞争之中,相关知识体系和工作经验相对完备者更具有优势,而大学生活是我们进入社会之前的磨练和演习,在对自己所学专业对应的职业有所了解和定位,明确将来前进的方向,能让我们更有侧重点的学习。通过着眼于现学专业和个人所长来进行职业规划,可以分析自我,为将来的奋斗确立方向。如果只是混混度日或者盲目学习各门课程而忽略专业偏向和主次,怎么能够满足将来的工作需要? 再者,职业规划可以让我们根据未来的理想制定可行的生活规划,评估当下和目标之间的差距,弥补自身不足,在反复的学习和实践中让之间更具竞争力,充实自我,了解自我,从而找到职场机遇。

  自我评估与分析

  就自身而言,我认为自己的兴趣与爱好其实是比较广泛的,具体的讲自己对计算机、文学、美术等方面比较感兴趣,同时还比较关心时事新闻。而我平时也喜欢看相关爱好的书籍博文,此外喜欢户外运动,喜欢打羽毛球、跑步。闲暇之余我喜欢画画、听音乐看电影。 性格的态度特征

  我的性格是比较诚实、正直的。在做事情时认真勤奋责任心强,往往尽力做到自己能达的最佳,同时比较喜欢创新。喜欢用不同的角度来看待分析问题。 在自己的生活与同学及其他人的交往中比较随和,很少跟人发生正面冲突,也基本能做到小事不计较不记仇,当我遇到没有接触的事情和不懂的地方时能向人虚心请教,但有时也会坚持己见按自己预先设想的来办。

  就性格而言,我认为有待改善的地方是,有时缺乏自信,优柔寡断。

  对于做事态度方面,有时比较急躁,没有细致地规划好,这也是我认为做一份职业规划非常必要的原因之一。还有,虽然我经常能够意识到问题的存在,忧患意识较强,也常会立刻付诸实践,但是恒心毅力不够,没有坚持到底,这也算是我性格的一个弱点。就此,在未来3年多的大学生活中我会主要到阻止自己做到更好的因素,并努力完善自我,让我在未来更具优势。

  性格的理智特征在感知注意方面,我是属于那种主动观察的类型;在想象方面,我是属于主动想象的类型,是那种发散型的类型,同时我认为自己在做事情的时候是现实主义与幻想主义的结合。

  如果按照x国霍兰德的职业兴趣理论的分析,我认为我是属于企业型的职业兴趣者,按照x国人才专家把人们的职业定位类型的五种划分方法的话,我认为我是管理型或者是创造型的人。

  我的优点:

  (1)我的兴趣比较广泛,对事物的接受能力较强;

  (2)社会实践能力以及组织协调能力较强;

  (3)对人诚恳,大方,喜欢与人交流社会交际能力强;

  (4)特长是画画,有一定的素描基础;

  (5)在学识上我喜欢看一些历史、人文、地理之类的书,对我们x国的历史文化有较强的认识,对国外的知识有较多的了解,同时还喜欢看一些感情色彩较浓的散文;

  (6)在专业知识上虽然没有开始正式上课,但是自己已经在自我学习并通过社会实践了解到一些;

  (7)忧患意识较强,喜欢多角度分析问题。

  (8)我自问不是什么聪明的人,但相信我的智商是中等偏上...

与大数据相关的实用资料

大数据核查述职报告4篇

大数据核查述职报告 大数据述职报告

  在这里,我向大家推荐一篇关于“大数据核查述职报告”的文章,你是否还觉得写范文很困难吗?文档写作能力是求职者必备的素质之一,而范文可以为我们的写作任务提供灵感和思路。

大数据核查述职报告(篇1)

  一、背景

  在互联网时代,数据是一种无可替代的资源。同时,大数据技术的快速发展也为我们提供了更加精准的数据分析手段。以往的信息化时代注重的是信息收集和记录,而大数据时代更强调基于数据的创新应用和价值挖掘。如何充分利用大数据技术,进一步提升核查效率和准确性,是当前大数据时代核查工作的重要课题。

  二、问题

  作为财务审计工作的重要环节,核查工作一直是审计机关的重要职责。在开展核查工作中,如何更加高效地获取和应用数据,已经成为核查工作中需要解决的问题。同时,在大数据时代,原有的核查思路和手段是否仍然适用,以及如何更好地引入大数据技术,都需要进一步探讨和研究。

  三、解决方法

  1.数据来源

  核查工作的数据来源主要包括财务会计数据、经济管理信息、企业管理信息、社会经济信息等。在大数据时代,这些数据来源已经愈加丰富和多样化。例如,财务会计数据可以来自财务凭证、记账凭证、银行账单等,也可以通过企业财税系统、第三方机构等获取。经济、企业管理信息则可以通过企业管理系统、供应链管理系统、人力资源管理系统等获取。社会经济信息则可以通过政府公开数据、媒体报道等途径进行获取。针对这些数据来源,需要制定相应的数据获取计划和流程,并依靠大数据技术加快数据处理和分析速度。

  2.分析技术

  在大数据时代,数据的量已经超越了传统的数据处理和分析手段。传统的数据分析方法,如SPSS、EXCEL等,处理起大数据来已经无法胜任。更为高效的数据分析技术,如机器学习、深度学习、数据挖掘等,已成为大数据时代数据分析的重要手段之一。通过这些手段,可以对大量数据进行高效的分析和挖掘,进一步发现数据中的规律性和价值。

  3.管理模式

  在大数据时代,数据的管理也变得更为重要。为了更好地管理数据,需要建立完整的数据管理系统,包括数据质量管理、数据安全管理等。同时,对于审计机关来说,需要明确责任、加强监管,确保不会发生数据泄露和不当使用等问题。此外,还需要建立起完整的数据共享机制,实现数据的快速共享和获取,进一步提升效率。

  四、效果

  以大数据技术为基础的核查工作,具有更高的效率、更精准的分析和更为准确的结论,能够更好地满足审计工作的要求。通过大数据技术的支持,能够迅速处理海量数据,并挖掘出其中的规律性和异常情况,辅助审计人员进行深入分析和评估。

  同时,以大数据为基础的核查报告,也更加生动、直观。借助数据可视化技术,将庞大的数据集呈现出来,更加直观地展示了企业的运营状况和风险状况,为企业管理层提供更加客观的参考数据。

  五、结论

  大数据技术已经成为世界各国审计机关的发展方向之一。作为一种先进的技术手段,大数据技术将逐渐占据核查工作的重要地位。同时,通过更加合理地应用大数据技术,不仅能够提高核查工作的效率和准确性,还能够...

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数据科学与大数据技术专业就业前景

数据科学与大数据技术专业 数据科学与大数据技术专业前景

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  数据科学与大数据技术专业就业前景

  数据科学与大数据技术专业就业前景

  下面我们来看看这个领域的就业前景和行业发展趋势。

  1、行业需求

  数据科学和大数据技术在各行各业都有广泛的应用。金融行业需要分析风险和市场趋势,医疗保健行业需要进行疾病预测和个性化治疗,零售业需要进行用户行为分析和推荐系统,制造业需要进行生产优化和质量控制。这些领域对于数据科学家和大数据专家的需求越来越大。

  2、技术发展

  数据科学和大数据技术领域的工具和技术在不断进步。Python和R成为了数据科学的主流编程语言,Hadoop和Spark等大数据处理框架使得海量数据的存储和分析变得更加高效。此外,机器学习和人工智能的快速发展也为数据科学和大数据技术提供了更多的机会和挑战。

  3、人才短缺

  目前,数据科学和大数据技术领域的人才相对稀缺,市场上对于具备相关技能和知识的人才的需求远远超过供给。这意味着学习和掌握数据科学和大数据技术的人将具备更好的就业机会和竞争力。

  4、职业发展空间

  从数据分析师到数据科学家、从数据工程师到大数据架构师,数据科学和大数据技术领域拥有丰富的职业发展路径。随着经验的积累和技能的提升,人才可以在不同的行业和公司中寻找更高级的职位和更具挑战性的项目。

  数据科学和大数据技术的就业前景广阔,它们已经成为当今企业决策和业务发展的重要支撑。对于热衷于数据分析和技术创新的人来说,这个领域将提供丰厚的机遇和发展空间。然而,要在这个竞争激烈的领域中脱颖而出,仅仅拥有技术能力还不够。除了掌握数据科学和大数据技术的核心知识和技能外,沟通能力、问题解决能力和团队合作精神也是非常重要的素质。因为数据科学和大数据技术的应用往往需要与不同部门和团队合作,理解业务需求并将数据转化为实际价值。

  数据科学与大数据技术专业就业方向

  1、数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。就业方向很多,薪资待遇也非常不错。不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

  2、数据科学与大数据技术专业可以做分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。

  3、数据科学与大数据技术专业还可以考虑算法工程师。大数据方向,和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发...

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