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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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