请用三点拟定一份大数据管理与应用的实习日程安排

好的，以下是一份大数据管理与应用的实习日程安排：

1. 前期准备

在实习开始前，进行一些前期准备工作，包括：

- 学习基础数据管理和应用知识，如Hadoop、Spark、SQL等。
- 学习基础数据分析和建模知识，如Python、R、TensorFlow等。
- 学习基础数据可视化和报告知识，如Tableau、Excel等。
- 了解公司的业务和实习岗位的具体要求。

2. 实习期间具体安排

实习期间，可以按照以下安排进行：

- 第一周：熟悉公司内部的数据管理和应用工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL等。了解公司的数据管理和应用流程，了解自己的实习任务和工作安排。
- 第二周至第四周：开始进行数据处理和分析的工作。使用Hadoop进行数据存储和处理，使用Spark进行数据分析和处理，使用SQL进行数据查询和处理。了解数据处理和分析的基本流程，熟悉使用数据处理和分析的工具和技术。
- 第五周至第七周：开始进行数据建模和预测的工作。使用Python和TensorFlow进行模型的训练和测试，了解机器学习和深度学习的基本原理和应用。学习如何使用SAS等商业软件进行数据分析和建模。
- 第八周至第九周：开始进行数据可视化和报告的工作。使用Tableau进行数据分析和可视化，并且生成多个报告，为公司内部和客户提供可视化的数据分析结果。了解如何进行数据可视化和报告的基本原理和应用。
- 第十周至第十二周：进行数据分析和建模的进一步深入研究，尝试使用新的数据管理和应用工具和技术，如MongoDB、Redis、Kafka等。同时，根据实习任务和工作安排，进行数据分析和建模的具体项目。

3. 结束总结

在实习结束后，进行一些总结和反思，包括：

- 总结自己的实习任务和工作成果，回顾自己在实习期间所学到的知识和技能。
- 反思自己在实习期间的不足和需要改进的地方，为自己今后的职业发展制定计划。
- 与实习导师和公司领导进行交流和反馈，了解自己在实习期间的表现和成长，并且为自己未来的职业发展寻求建议和指导。

以上就是一份大数据管理与应用的实习日程安排，希望对您有所帮助。