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1月前来过
数据工程师
深圳全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
工作时间: 工作日09:00-06:00工作地点:
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个人介绍
我有丰富的统计学理论基础，能结合计算机技术包括python，R编程以及机器学习做数据的分析及预测。熟悉从数据清理，挖掘，建模到可视化的相关流程。并对推荐系统，爬虫、人脸识别以及深度学习有相应的应用和项目经验。如果您有数据类项目需要，请联系我。
工作经历
2019-04-29 -2021-06-04亿磐系统(深圳)有限公司数据工程师
亿磐系统：公司成立于1993年，总部位于美国，在全球30多个国家拥有分公司和接近四万名员工。主要从事计算机软件、硬件、网络技术的开发、设计及相关技术服务、技术转让、技术咨询；提供信息系统集成方案设计、调试、安装、维护服务及相关技术咨询 参与完成内部数据科学培训。内容包含python基础与编程、数据科学常用算法的应用、可视化与演示； 协助客户清理，挖掘可用数据逻辑；提高机器学习模型精度，包括回归、分类任务；撰写数据报告并展示； 与团队协作，利用python爬取热门流行语言和技术栈数据并对其进行整理，提供可视化设计建议；后续设计基于流行语言对公司内部员工的技术构造推荐系统； 参与设计分公司人脸表情识别项目，给予技术支持；应用到web端进行演示； 加入内网团队以提供数据分析支持；
教育经历
2017-03-06 - 2019-04-05奥克兰大学数据科学硕士
相关课程：数据可视化、数据挖掘理论与应用、机器学习算法、统计编程、数据库等
2012-02-06 - 2016-02-26奥克兰大学统计学本科
相关课程：推论统计学、统计模型与分析学、时间序列分析、抽样调查、高等数学、数据结构与算法等
技能
作品
介绍：从Github以及Stackoverflow爬取技术数据，建立排序逻辑，统计近几年最热门的编程语言以及预测未来趋势。根据公司内部员工的技术特点，为其推荐科学系的热门技术 利用python进行数据的爬取并储存至MongoDB数据库； 通过时间序列模型预测未来趋势，根据最准确的模型提取数据并建立预测数据集； 建立推荐逻辑并测试可行性； 通过DBSCAN以及Tf-idf对测试的文字描述数据做聚类分析并应用推荐系统； 与团队，前端工程师沟通需求以及具体实现细节；
02023-06-14 10:42
介绍：通过分析菲律宾零售店饮料销售的数据，横（不同公司间的饮料）纵（公司内部的饮料产品）向对比消费者购买饮料的行为习惯，以及饮料本身影响其销量的因素 进行市场调研，熟悉菲律宾地区饮料销售的特点，根据其特性挖掘新数据，例如天气，地区，财富差距； 通过比对销售特征之间的关系，与团队成员合作，挖掘，分析可口可乐旗下饮料的销售数据； 运用机器学习算法例如随机森林，线性回归来预测和进行特征的选择； 调用seaborn包进行可视化展示，包含基础统计和热量关系图，从中找出饮料见的销售关系并根据产品特性划分；
02023-06-14 10:37
介绍：运用机器学习算法，通过对快递运送的特征例如重量，距离，件数等来预测未来打折力度，寻求收益最大化。同时利用模型判断客户接受运送的概率以及挖掘客户做出判断的原因 协助客户清理数据以及提取相关特征并对相同的数据集执行回归与分类模型，从而预测打折力度与客户接受度；成功将模型准确度从83%提升至接近90%； 定期与客户沟通，确定客户需求并及时对项目流程进行可靠的更改； 对成熟的模型进行再优化，利用全局网络搜索进行参数上的调整； 提供数据可视化技术，撰写相关报告并演示；
02023-06-14 10:35
