Matlab开发工程师指南

这本非常经典的Matlab教材特别适合高年级的学生。

流式计算 日志收集 编程语言 数据分析挖掘 数据搜索/可视化 机器学习 算法 云计算 大数据通用处理平台 分布式协调 分布式存储 存储格式 数据库 资源调度 工作流调度 机器学习工具 数据安全 部署工具 数据分析/数据仓库（SQL 类） 消息队列

PL/SQL Developer是一个整合开发环境，专为创建针对Oracle数据库的应用程序而设计。PL/SQL是一种过程化SQL语言，通过增强常规SQL语句的编程能力，使得数据操作和查询语句能够组织在PL/SQL代码的过程单元中。它利用逻辑判断、循环等结构来实现复杂功能和计算。PL/SQL的特性仅限于Oracle数据库，MySQL目前不支持该技术。

详尽总结了大数据开发工程师应注意的简历编写要点，详细列举了关键细节，指导如何撰写出色的个人简历。

大数据工程师技能树 想要成为一名合格的大数据工程师，需要掌握哪些技能呢？以下技能树为您提供方向： 基础技能: 编程语言：Java, Python, Scala 数据结构与算法 Linux 操作系统 数据库原理 大数据框架: Hadoop 生态系统：HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig Spark 生态系统：Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming NoSQL 数据库：HBase, Cassandra, MongoDB 消息队列：Kafka, RabbitMQ 数据处理与分析: 数据清洗与预处理 数据建模与分析 数据可视化 机器学习算法 其他技能: 云计算平台：AWS, Azure, GCP 数据安全与隐私 团队协作与沟通 掌握以上技能，您将具备构建和维护大数据平台的能力，并能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供数据支持。

大数据开发 & Java开发工程师简历 1. 个人信息- 工作性质：全职- 目标地点：北京- 目标职能：大数据Spark研发工程师- 目标薪资：面议 2. 求职意向- 职位名称：数据分析研发工程师- 单位名称：图吧导航 3. 专业技能- 大数据Spark研发工程师：- 工作职责：在图吧导航担任数据分析研发工程师期间，负责需求调研、分析、功能模块设计与编码实现，调整项目开发周期，参与业务需求分析，并进行项目规划和效果评估。- 技术掌握：深入理解Spark工作机制，熟练使用Scala编程，能够进行流式数据在线处理分析和性能调优。熟悉Spark Streaming、DataFrame和SQL的使用，同时对Elasticsearch、Hadoop、Hive、Redis和Kafka有深入了解。 Hadoop和Spark技术： Hadoop：理解Hadoop的分布式文件系统，掌握MapReduce原理，能进行编码实现。 Spark：深入理解Spark源码，擅长Spark任务执行流程，能进行性能优化。 数据存储与查询： Elasticsearch：熟悉使用，用于日志管理和数据检索。 Redis：掌握其内存数据库原理，实现高效数据查询。 Hive：理解其工作原理，能进行数据仓库构建，进行数据主题抽取和多维分析。 数据采集与流处理： Kafka：熟练运用，作为数据采集和传输的工具。 Logstash：理解其工作原理，用于数据过滤和分析。 其他技能： Scala：用于Spark编程。 Shell脚本：熟练编写，用于Linux环境的自动化任务。 英文技术文档阅读：能独立阅读和理解英文技术文档，撰写高质量的技术文档。 4. 项目经历- 项目一：智能导航大数据平台- 使用Kafka+SparkStreaming+Redis+HBase/MySQL构建智能导航系统，通过数据分析预测交通状况，提供实时导航服务。

蒂莫西（佩里索）Eccleston，独立、创新并具有影响力的数据工程师，在驱动新技术、批判性思维以及与业务各层面的良好沟通方面享有声誉。他拥有4年大数据工程经验，涉及Spark、Scala、Python、AWS EMR等技术；同时具备3年数学和分析哲学研究经验。他在AxialHealthcare担任数据集成开发人员，负责维护和优化“axialInsight”产品的代码，在AWS EMR上使用Spark Scala设计重建，并从Google Big Query迁移。

在大数据领域，工程师需要掌握一系列关键技能，这些技能构成了他们成功的基础。

一份优秀的大数据工程师简历需要清晰展示以下信息： 个人信息 姓名 联系方式（电话 & 邮箱） LinkedIn 个人资料链接 (可选) GitHub 个人资料链接 (可选) 个人简介 简洁概述您的专业背景、技能和职业目标。 工作经验 公司名称 职位 工作时间 主要职责和成就 教育背景 学位 专业 学校名称 毕业时间 技能 编程语言： Java, Python, Scala 等 大数据技术栈：Hadoop, Spark, Kafka 等 数据库技术：MySQL, PostgreSQL, NoSQL 等 数据仓库和ETL工具： Talend, Informatica, SQL Server Integration Services 等 数据分析和可视化工具：Tableau, PowerBI, QlikView 等 机器学习和人工智能框架：TensorFlow, PyTorch 等 云服务平台： AWS, Azure, Google Cloud 等 DevOps工具：Docker, Kubernetes, Jenkins 等 项目经验 项目名称 项目描述 使用的技术