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【崗位職責(zé)】： 1、數(shù)據(jù)收集與整合：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)施高效的數(shù)據(jù)收集策略，從多種數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、日志文件、API等）中提取和整合大數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性； 2、數(shù)據(jù)處理與分析：運(yùn)用Python進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合及統(tǒng)計(jì)分析，運(yùn)用Pandas、NumPy、SciPy等庫(kù)提升數(shù)據(jù)處理效率； 3、數(shù)據(jù)建模與機(jī)器學(xué)習(xí)：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建并優(yōu)化預(yù)測(cè)模型、分類(lèi)模型或聚類(lèi)模型等，利用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等框架進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)與調(diào)優(yōu)； 4、大數(shù)據(jù)平臺(tái)維護(hù)：參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如Hadoop、Spark、Kafka、Elasticsearch等）的搭建、配置與維護(hù)，確保數(shù)據(jù)平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效性能； 5、數(shù)據(jù)可視化：利用Matplotlib、Seaborn、Tableau或Power BI等工具創(chuàng)建直觀的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表和儀表盤(pán)，為決策層提供數(shù)據(jù)支持； 6、Django框架應(yīng)用：利用Django框架構(gòu)建高效、可擴(kuò)展的Web應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)后端邏輯開(kāi)發(fā)、API接口設(shè)計(jì)、用戶認(rèn)證與權(quán)限管理等； 7、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理：設(shè)計(jì)并優(yōu)化PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的高可用性、安全性和性能；編寫(xiě)高效的SQL查詢和存儲(chǔ)過(guò)程，解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)問(wèn)題。