大数据开发工程师自我评价简历范文

简历本 02月22日简历范文自我评价怎么写

自我评价（案例一）

1.参与过多个项目的开发，熟悉常见业务的处理。
2. 学习能力强，对新技术有着强烈的好奇心，适应能力强，能很快融入到项目开发中去。
3. 逻辑思维能力强，思路清晰，处理问题细心严谨。
4. 有较强的团队意识，乐于与用户以及领导，同事沟通，以便于解决项目中遇到的问题。
5. 喜欢大数据行业，并打算长期追随大数据行业的发展做下去。

自我评价（案例二）

专业技能：
1. 理解机器学习算法（逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、Kmeans、协同过滤），并实现推荐系统；
2.熟悉Spark的工作原理，了解相关Spark源码及调优，实现实时/离线分布式计算系统；
3.掌握Kafka的工作原理，熟悉Kafka和Spark Streaming的整合机制；
4.掌握Hadoop的体系架构及运行原理，熟悉MapReduce的工作流程；
5.能够使用Hive进行海量的数据分析，并对其进行优化；
6.熟悉Zookeeper的集群架构、工作原理。
7.熟悉Redis、Mysql等存储技术；
8.熟悉Java，scala语言，了解Python。
个人评价：
1.逻辑思维能力强，思路清楚，学习能力强，对新技术有着强烈的好奇心
2、责任心、执行力及抗压性强，能够积极的面对并解决工作中的问题
3、具备独立分析和解决问题的能力，有良好的职业道德和踏实的工作态度
4、进取心强，有良好的需求理解能力，较强的协作精神和团队意识

自我评价（案例三）

1、勇于挑战自己的极限，能吃苦，能够承受一定的工作压力；
2、逻辑思维能力强，思路清楚，自学能力强，对新技术有着强烈的好奇心和求知欲；
3、为人真诚，性格开朗，有良好的交流沟通能力，善于团队合作；

自我评价（案例四）

1：熟练hadoop及CDH分布式数据数据集群，掌握hadoop集群的搭建和配置
2：熟悉hadoop相关框架，有Hive、HBase，sqoop、Mahout、zookeeper，Yarn,Mapreduce,impala,Spark等开发经验
3：熟悉flume，kafka,Strom实时流处理框架
4：熟练掌握Java及J2EE技术，熟悉常用的设计模式及开源框架Struts2、Hibernate和Spring，mybatis；
5：熟悉Jsp/Servlet、JDBC、ajax,jquery,EasyUI等
6：熟悉linux、unix操作系统以及Shell，scala语言脚本
7：熟悉C++，C语言，掌握Microsoft Visual C++
8：熟悉MFC,STL,COM,可快速开发组件，DLL，LIB库，WIN32应用程序
9：熟悉Mysql，sql server , oracle, sysbase等关系型数据库

有用

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