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求職意向

數(shù)據(jù)分析建模 上海 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)

課程：線性模型、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、多元統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)咨詢、Advanced Data Experience、SAS與R、Python與Linux

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 財(cái)政學(xué)&金融統(tǒng)計(jì)

課程： 宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)際金融、會(huì)計(jì)學(xué)、時(shí)間序列、抽樣調(diào)查、金融風(fēng)險(xiǎn)控制等

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 判斷是否對(duì)抗樣本 intern project

運(yùn)用python的tensorflow包，首先定義損失函數(shù)以獲得對(duì)抗樣本；定義并訓(xùn)練判斷圖片是否對(duì)抗樣本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2020.x -2020x 氣候分類 class project

運(yùn)用Python根據(jù)美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局對(duì)于厄爾尼諾、拉尼娜的定義和過(guò)去幾十年海水溫度的數(shù)據(jù)判斷是否發(fā)生厄爾尼諾、拉尼娜或者都沒(méi)有發(fā)生。運(yùn)用Random Forest, KNN, Tensor Flow 和歷史空氣溫度、濕度、月份、浮標(biāo)所在經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。最終testing最高準(zhǔn)確度為89%。

2020.x -2020x 腫瘤分類 class project

運(yùn)用R首先通過(guò)箱線圖、QQ圖、皮爾森線性相關(guān)熱力圖等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。運(yùn)用logistic regression, 線性判別分析，二次判別分析根據(jù)細(xì)胞核的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行診斷分類。運(yùn)用交叉驗(yàn)證方法判斷模型的準(zhǔn)確度，最高約95%。同時(shí)，嘗試使用主成份分析進(jìn)行降維，運(yùn)用ROC curve對(duì)Sensitivity和Specificity進(jìn)行權(quán)衡。

2020.x -2020x 汽車能耗預(yù)測(cè)（線性模型） class project

通過(guò)QQ圖、Shapiro-Wilk檢驗(yàn)、box-cox圖確定應(yīng)對(duì)因變量進(jìn)行l(wèi)og transform；用箱線圖、散點(diǎn)圖查找可能的outlier, 用cook distance查找influential points，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清理；運(yùn)用step-wise selection和AIC criterion進(jìn)行變量選擇；根據(jù)scatter plot插入多次項(xiàng)，并根據(jù)cross validation確定最終模型。

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 數(shù)據(jù)分析師

研究并講解關(guān)于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)文獻(xiàn)及比賽情況；

2020.x -2020x 前程無(wú)憂（51JOB） 數(shù)據(jù)分析師

運(yùn)用Excel進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析與可視化；

自我評(píng)價(jià)

樂(lè)觀開(kāi)朗、喜歡挑戰(zhàn)、不吝嘗試。