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一.资料图片
二.资料简介
l Python
（1）Python 基础扎实，有良好的编码习惯及编码风格，能熟悉运用装饰、工厂等主流的设计模式；
（2）熟悉基于Python的Web开发框架（Django）及其工作原理。
（3）熟悉Python常用第三方库，并能阅读官方文档;
（4）对大数据处理有一定的理论和实验经验：
a、熟悉Hadoop体系架构，能熟练部署、配置Hadoop分布式数据集群；
b、熟悉HDFS及MAP-REDUCE工作机制，具有初步的基于Hadoop的应用开发能力；
c、了解多线程、多进程、网络通信编程相关知识，有分布式爬虫架构、数据分析、数据挖掘经验；
l 其他语言
（1） C语言：了解C语言的基础语法，熟悉其内存结构、指针、字符串处理及链表等底层环境。
（2）R语言：熟练使用R语言编程，熟悉常见统计算法。
（3）Perl语言：了解Perl语言环境，熟悉其编译特点和基础语法实现。能够熟练使用Perl进行快速处理、分析或转换的大批量数据，如：处理 DNA 序列，网页等。
l 数据库：
（1）熟悉 Oracle、MySQL等关系数据库，熟悉SQL语句的编写与优化。
（2）熟悉Redis非关系型数据库语言环境，了解数据存储的原理及使用。
l Linux／类Unix系统
熟悉Linux/类Unix开发环境，了解其常用命令行的使用。
l 数据结构与算法，
l 其他
（1） 熟练操作Excel等数据分析软件，掌握常用处理函数的使用技巧。
（2）数学功底扎实，兴趣浓厚，同时具有生物统计学背景。具有一定的概率论、矩阵、决策树、逻辑回归、高等数学、线性代数等理论知识储备。
（3）具有一定的英文文档阅读能力。