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山东后端兼职程序员

ID：210774

HzrisZHAO

后端研发

公司信息：
百度

工作经验：
3年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
山东
全区

技术能力

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

案例展示

农业知识图谱

农业知识图谱是融合了农业地域性，季节性，多样性等特征后，利用农业领域的实体概念与关系，挖掘出农业潜在价值的智能系统应用场景：通用 vs 领域/行业应用从搜索延伸至推荐、问答等复杂任务从简单关系发现到深层关系推理从回答what问题到回答why问题
大数据工作流调度平台

大数据工作流调度平台是一个 Python功能模块，可以构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建 Hadoop 支持。大数据平台技术框架支持的开发语言多种多样，开发人员的背景差异也很大，这就产生出很多不同类型的程序（任务）运行在大数据平台之上
可视化大数据同步系统

可视化数据同步系统是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供