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数据分析建模简历范文
作者:锤子简历 2023/09/14 22:40:04
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求职意向

数据分析/建模 薪资面议 随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 数据科学硕士(Advance Stream)

数据清理, 数据分析模型,数据探索和可视化, 分布式数据库和大数据,大数据处理,数据分析应用,数据分析算法。

2020.x -2020x 锤子简历大学 信息系统学士(第二主修金融)

商业分析,商业需求分析,管理数据和信息,信息系统服务-基础设施和云, 职业道德在信息化时代,商业智能和数据库, 设计思维,社交媒体和移动策 略,电子商务策略,项目管理,项目管理应用。

工作经验

2020.x -2020x  

项目经验

2020.x -2020x Career Treeway 职业技能规划网站 澳大利亚问题IT方案展览会参赛者

项目概述:网站根据失业人员拥有的工作技能,为他们推荐适合的职业选择,将职业数据可视化,并且针对缺失的职业技能推荐可选择的短期课程。

项目网站:www.careertree.ml
  • 负责使用SQL对PostgreSQL数据库进行数据的导入,导出,以及使用Python进行数据的清理(包括数据分解及格式转化等)。
  • 运用R语言的Collapsible Tree和Shiny对推荐职业及缺失技能数据进行可视化处理,(包括对推荐职业优先级的颜色分类相关编程处理)。
  • 使用R的Arima模型对澳大利亚总体和8个州的3141个职业空进行24个月的空缺预测,其中包含3141个不同的预模型的训练。
  • 后期对数据可视化进行bug测试及修复,颜色推荐优化,整体逻辑优化。
  • 该项目已经在IT展览会展出,获得来访IT领域精英,潜在用户群体及参观者的一致好评。

2020.x -2020x 前列腺癌检测模型 参加者

项目概述:此项目以新的工具来检测前列腺患病者为背景,目的是寻找一个最好的模型来分析前列腺患者数据。数据来源于前列腺癌实验室包含3000病例和病人10个不同的特征。 

  • 进行探索性分析,例如检测数据类型,缺失数据,病人特征相关性等。 
  • 分别使用了三种模型linear, glmnet(lasso)和glmnet(ridge)融合交叉验证对数据进行了测试和比较,最后选出glmnet(ridge)作为最好的填充模型。 
  • 在对缺失数据填充之后,分别使用了SVM相关模型,决策树相关模型,以及Logistic multinomial相关模型对数据进行训练和测试,最后选择SVM(linear), 随机森林,和logistic (multinomial),并且融合交叉验证。 
  • 通过对比以上选择出的3种最优模型,最后评选出SVM(linear)以99.93%的准确性作为最好的本项目模型。

2020.x -2020x 隐藏变量和神经网络模型 参加者

项目概述:此项目是为了研究机器学习算法文档聚类(Document Clustering)和神经网络(Neural Network)。对比软性(Soft Assignment)EM和硬性(Hard Assignment) EM下的两种文档聚类模型。对比感知器学习算法(Perceptron Learning Algorithm) 和神经网络。

  • 根据Soft EM 和 Hard EM的算法原理和Document Cluster的公式,分别写出Soft EM Document Clustering 和 Hard EM Document Clustering的E Step和 M Step的weight计算代码
  • 绘出Soft EM Document Clustering和 Hard EM Document Clustering对于样本数据的聚类图
  • 最后得出实验结果符合预期猜想:Soft EM Document Clustering算法产生出的5个聚类,都有层叠部分。Hard EM Document Clustering 产生的5个聚类互相没有重叠。
  • 根据已知的Perceptron算法和3层Neural Network的代码,绘出样本的错误率和迭代次数的二维图
  • 导出最小错误率相对应的weight,绘出测试样本的True/False的聚类分类图
  • 最后得出根据Perceptron算法分类出的数据,经过几次的运算仍然有0.4636的错误率。而同样的测试数据使用Neural Network得出当有98个神经元的时候,错误率最低为0.1184。所以Neural Network比较好的处理这一数据分类。

实习经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 商业分析实习生

1. 参与公司网站UI设计,对网站内容进行分析和优化
2. 创建公司淘宝商铺,与公司内部人员和淘宝商铺人员协调和互动,商铺整体规划,页面设计,采集信息
3. 与物流公司沟通协调,派送公司产品,销售与推广
4. 参与联盟公司戈壁瑰宝网站建设,包括与联盟成员沟通合作,进行优秀产品信息采集,产品数据分析,网站UI设计, 域名的设计和购买
成功完成公司个人网站建设和联盟公司网站信息填充,销售与推广公司和联盟产品10件

自我评价

热爱数据分析,数据建模与模型算法研究,商业需求分析,商业信息系统分析与管理, 通过对数据和业务的分析为业务提供决策和规划。熟练掌握R,Python,SQL数据库,大数据处理Hadoop(Hive, Pig), Spark。在硕士学习2年经常用这些工具对数据进行各种模拟训练。尤其经常使用R进行数据建模和算法分析,机器学习算法优化。对数据各角度有很好的分析能力。在本科期间学习信息系统学科,深入学习各种商业案例,策略以及需求分析,和信息系统的管理。熟练使用工具生成统计图表和可视化,最后写出英文分析报告。所以基于本科对于商业和硕士对于数据各方面的研究,可做技术,也可做业务, 希望在3年内成为高级数据分析、建模师,并成为提供商业业务决策和计划的关键性人物。

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