在校期间系统学习了计算机科学与技术相关课程，包括数据结构、算法分析、数据库原理等，为大数据开发领域的学习和研究奠定了坚实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责大数据开发课程体系的设计与优化，涵盖Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术框架，根据行业动态和学员需求及时更新教学内容，使课程保持前沿性和实用性。
• 采用理论讲解与实战项目相结合的教学方法，带领学员完成多个企业级大数据项目，如电商用户行为分析系统、金融风控数据平台等，平均每个项目涉及数据量达TB级，有效提升学员的实际操作能力和项目经验。
• 培养学员的学习方法和思维模式，定期组织学习小组讨论和案例分析，帮助学员掌握大数据开发的逻辑思维和问题解决技巧，所带班级学员就业率达95%以上，部分优秀学员进入大厂工作。

• 参与公司大数据平台的架构设计与开发，负责数据采集、清洗、存储和分析等模块的实现，优化数据处理流程，使数据处理效率提升30%。
• 开发实时数据处理系统，基于Flink框架实现对用户行为数据的实时监控和分析，为业务部门提供实时决策支持，系统稳定运行期间处理数据量峰值达每秒10万条。
• 与业务团队紧密合作，理解业务需求并转化为数据解决方案，如构建用户画像系统，通过多维度数据分析为精准营销提供依据，使营销转化率提升20%。

• 项目背景：为某电商平台构建用户行为分析系统，以优化用户体验和精准营销。
• 技术实现：使用Hadoop进行数据存储，Spark进行离线数据分析，Flink进行实时数据处理。对用户浏览、点击、购买等行为数据进行采集、清洗和分析。
• 成果：通过分析用户行为路径，发现关键转化节点，提出优化建议，使平台转化率提升15%；构建用户兴趣标签体系，为个性化推荐提供数据支持，推荐点击率提升25%。

• 项目背景：为某金融机构开发风控数据平台，用于识别和防范金融风险。
• 技术实现：基于HBase存储海量交易数据，利用机器学习算法（如随机森林、XGBoost）构建风险评估模型。对交易数据进行实时监控和风险预警。
• 成果：成功识别出多起异常交易行为，避免潜在损失数千万元；模型准确率达90%以上，在行业内处于领先水平，为金融机构的风险管理提供了有力支持。