大数据工程师(019870)

搭建工程机械设备数据采集、传输、存储、分析平台，挖掘海量车载时序数据，支撑故障预警、健康管理、施工分析、数字孪生；

1. 01

   数据平台架构建设

2. 02

   数据治理与标准化

3. 03

   工业数据挖掘算法开发

4. 04

   数字孪生与可视化支撑

5. 05

   业务赋能与协同

1. 01

   扎实的专业知识基础

2. 01

   数据科学、计算机、软件工程、统计学、应用数学、物联网、自动化；

3. 02

   掌握数据库、统计学、时序分析、回归 / 分类预测基础算法；

4. 02

   必备工具与编程能力

5. 01

   Python 熟练，掌握 Pandas、NumPy、Matplotlib 做数据清洗与可视化；

6. 02

   SQL 熟练，能完成多表查询、数据统计分析；

7. 03

   了解大数据基础组件：Kafka、Flink、Spark 概念；

8. 04

   了解时序数据库（InfluxDB）基础概念加分；

9. 03

   项目 / 实训经历（加分项）

10. 01

    时序数据预测、设备故障识别、数据挖掘课程设计

11. 02

    大数据离线 / 实时处理实训、数据可视化大屏开发

12. 03

    数学建模竞赛、用户行为 / 设备工况数据分析课题

13. 04

    分布式存储、物联网数据采集相关项目 4、 软素质与行业潜力

14. 01

    细致严谨，具备数据清洗、数据规范治理思维；

15. 02

    理解工业时序数据（压力、温度、转速、定位）；

16. 03

    愿意学习车联网、数字孪生、预测性维护业务；

17. 04

    具备基础接口、前后端交互认知加分；