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1、扎实的专业知识基础(1)数据科学、计算机、软件工程、统计学、应用数学、物联网、自动化;(2)掌握数据库、统计学、时序分析、回归 / 分类预测基础算法; 2、 必备工具与编程能力(1)Python 熟练,掌握 Pandas、NumPy、Matplotlib 做数据清洗与可视化;(2)SQL 熟练,能完成多表查询、数据统计分析;(3)了解大数据基础组件:Kafka、Flink、Spark 概念;(4)了解时序数据库(InfluxDB)基础概念加分; 3、 项目 / 实训经历(加分项)(1)时序数据预测、设备故障识别、数据挖掘课程设计(2)大数据离线 / 实时处理实训、数据可视化大屏开发(3)数学建模竞赛、用户行为 / 设备工况数据分析课题(4)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(1)细致严谨,具备数据清洗、数据规范治理思维;(2)理解工业时序数据(压力、温度、转速、定位);(3) 愿意学习车联网、数字孪生、预测性维护业务;(4)具备基础接口、前后端交互认知加分;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、数据平台架构建设 2、数据治理与标准化 3、工业数据挖掘算法开发 4、数字孪生与可视化支撑 5、业务赋能与协同
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