编程语言:精通 Python,熟练掌握数据处理库(Pandas、NumPy)、机器学习库(Scikit-learn、TensorFlow)和可视化库(Matplotlib、Seaborn);熟悉 Java,能够进行基础的应用开发与数据处理程序编写;了解 R 语言,可运用其进行统计分析和数据建模。
数据库管理:熟练掌握关系型数据库 MySQL,能熟练进行数据库设计、复杂查询编写以及性能优化;熟悉 Oracle 数据库的基本操作;对非关系型数据库 MongoDB 有一定了解,能够进行简单的数据存储和查询操作。
大数据技术:深入理解 Hadoop 生态系统,熟练搭建 Hadoop 集群,运用 HDFS 进行分布式文件存储,通过 MapReduce 实现大规模数据的并行处理;精通 Spark,熟练使用 Spark SQL 进行结构化数据处理,利用 Spark Streaming 进行实时流数据处理,掌握 Spark 机器学习库进行分布式模型训练;熟悉 Flink,能够进行流批一体化的数据处理任务开发;了解 Kafka,可用于构建高吞吐量的分布式消息系统,实现数据的实时传输和缓冲。
数据可视化:熟练使用 Tableau,能够连接多种数据源,创建交互式的可视化报表和仪表盘,直观呈现数据洞察;掌握 PowerBI,进行数据建模和可视化展示,有效传达数据信息;擅长使用 Python 可视化库,根据不同的分析需求定制化绘制各类图表(如条形图、折线图、饼图、散点图、热力图等),提升数据可读性和可解释性。
机器学习与数据挖掘:熟悉常见的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means 聚类等,能够针对不同的数据集和业务问题进行模型选择、调优和评估;掌握深度学习基础知识,能够使用神经网络进行简单的图像识别和文本分类任务;具备数据挖掘能力,能够从海量数据中提取有价值的信息,如进行关联规则挖掘、异常检测等操作,为业务决策提供数据支持。
数据处理与分析:熟练掌握数据清洗、数据预处理、特征工程等技术,能够对原始数据进行有效的整理和转换,提高数据质量;善于运用统计分析方法(如描述性统计、相关性分析、假设检验等)对数据进行探索性分析,挖掘数据内在规律;能够独立完成从数据收集、整理、分析到报告撰写的全流程数据工作,为解决实际业务问题提供数据驱动的解决方案。
项目名称:电影购票系统
项目描述:该项目致力于打造一个功能全面、用户体验良好的在线电影购票平台,涵盖电影信息展示、场次查询、座位预订、在线支付、订单管理等核心功能,同时集成会员系统、影评分享等特色模块,以满足观众便捷购票及社交互动需求,助力影院提升票务运营效率与服务质量。
技术栈:Java、Spring Boot、MyBatis、MySQL、Redis、Vue.js
职责与成果:
参与系统后端架构设计,基于 Spring Boot 搭建微服务框架,构建稳定且可扩展的服务层,负责电影信息管理、场次排片等核心模块开发,运用 MyBatis 进行数据库持久化操作,实现高效的数据存储与查询,确保系统在高并发场景下响应迅速,平均响应时间控制在 500 毫秒以内。
优化数据库设计,针对电影信息表、场次表、座位表等多表关联查询进行索引优化,结合 MySQL 事务处理保证数据一致性,如在订单生成与座位锁定过程中,防止超售、错售情况,使票务数据准确性达到 100%。
引入 Redis 缓存热门电影信息、场次数据,有效减轻数据库压力,缓存命中率提升至 80%,大幅缩短用户查询响应时间;设计并实现会员积分系统,与购票行为挂钩,通过 Redis 原子操作实现积分实时更新,激励用户持续消费,会员活跃度提升 30%。
参与前端 Vue.js 部分页面开发,与后端 API 紧密协作,实现流畅的用户交互体验,优化购票流程,将用户从选片到支付成功的平均耗时缩短 20%;负责系统测试环节,运用 JUnit、Postman 等工具进行单元测试与接口测试,提前发现并修复漏洞 20 余个,保障系统上线后稳定运行,上线首月交易量突破 5000 笔。
项目名称:电影购票系统 项目描述:该项目致力于打造一个功能全面、用户体验良好的在线电影购票平台,涵盖电影信息展示、场次查询、座位预订、在线支付、订单管理等核心功能,同时集成会员系统、影评分享等特色模块,以满足观众便捷购票及社交互动需求,助力影院提升票务运营效率与服务质量。 技
项目名称:电影购票系统 项目描述:该项目致力于打造一个功能全面、用户体验良好的在线电影购票平台,涵盖电影信息展示、场次查询、座位预订、在线支付、订单管理等核心功能,同时集成会员系统、影评分享等特色模块,以满足观众便捷购票及社交互动需求,助力影院提升票务运营效率与服务质量。 技