1、web、大数据全栈。
2、熟悉python 爬虫(requests、selenium)的编写调试:爬虫在不改变现有业务模式和系统运行机制的情况下,实现数据的互联互通,业务的操作自动化,极大解放人力物力,为接下来的大数据分析提供轻量化的解决方案。
3、熟悉python 数据分析(pandas、vaex):轻量的方式实现日常报表的灵活生成与加工处理;其次可以对海量的存量数据,进行无差别的挖掘处理,进而发现潜在的优化途径以及可利用资源。
4、熟悉python web设计开发(flask,echarts):大数据分析后的可视化呈现与交互;以及日常业务流程的包装处理。
5、熟悉linux开发环境搭建,运营维护。
6、熟悉关系数据库MySQL数据模式的设计。
7、熟悉非关系数据库MongoDB、redis的使用。
利用python和requests爬虫,为安徽某农村商业银行建设了统一的数据互联互通平台,且不改变其现有业务模式和遗留系统的运行机制,在面临强监管要求,对其存量数据进行规整化与清理时,通过爬虫自动化处理以及跨系统的数据抓取,将其预计3年的人工处理任务,缩短到仅仅几小时,直接节省人力成本约千万。
利用python和vaex,为安徽某农村商业银行建设了轻量化的大数据分析平台。通过对其海量的日常数据和存量数据进行分析挖掘,优化内部流程,精简人员配置,快速发现市场机会,并预以快速反应。