掌握Python编程,熟悉python并发编程、函数式编程、面向对象编程,可以利用python进行数据分析,掌握MySQL、MongoDB的基本操作,了解mysql数据库设计。
掌握数据分析,机器学习可视化制作等工具,如numpy、pandas、matplotlib,可以独立完成对数据的清洗,抽取等。
了解机器学习线性回归、逻辑回归、K-mean、KNN、决策树、SVM、贝叶斯、等常用算法,并熟悉sklearn中相关包的函数调用。
掌握基础数据结构,list,dict,tuple,queue等
了解机器学习开发框架TensorFlow,了解深度学习CNN算法。
熟悉使用Office办公软件。
有线性代数,概率论,高等数学,金融学、经济学、统计学等学科背景
1.学习期间:针对客户提供的个人信息(年龄,收入情况,居住所在地,家庭人员)等情况进行数据分析,利用pandas对数据进行清洗和挖掘,利用线性模型对用户的贷款偿还能力进行评估。(多种KNN,决策树,算法优化)
2.利用美国加州某房地产公司普查数据,利用pandas,sklearn,通过正则化,缺失值处理,one-hot编码,利用线性回归,简单神经网络,对房价中位数进行预测和估计
3.利用numpy,pandas,推荐矩阵,matplotlib,结合皮尔逊系数向用户推荐商品
4.工作后做过深度学习人脸识别,自然语言处理命名实体识别,并负责模型上线。
以上工作由本人全部负责。
注:及时兼职,也会认真负责,做的了的会将原理也告知客户,如果做不了的,也不会欺骗客户。ok,就这么多吧