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重庆测试兼职程序员

ID：349327

Sunshine. 身份已认证

Python

公司信息：
华为云计算

工作经验：
10年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
重庆
全区

技术能力

本人常年从事Python行业，对开发极为熟悉。
本人所掌握Python多种技术。简单举例：
数据处理与分析。
1.1 NumPy

• 数组操作：掌握NumPy数组的创建、操作、索引和切片。
• 数学函数：了解常用的数学函数和线性代数操作。

2.2 Pandas

• 数据结构：理解Series和DataFrame的基本概念和使用。
• 数据处理：掌握数据清洗、合并、分组、透视表等操作。

2.3 Matplotlib和Seaborn

• 数据可视化：了解如何使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，创建各种图表（如折线图、柱状图、散点图、热力图等）。

3. Web开发

3.1 Flask

• 基本概念：理解Flask框架的基本结构和路由机制。
• 模板引擎：掌握Jinja2模板引擎的使用。
• 表单处理：了解如何处理用户输入和表单验证。

3.2 Django

• 项目结构：熟悉Django项目的基本结构和应用管理。
• 模型层：理解Django ORM的使用，进行数据库操作。
• 视图层与模板层：掌握视图函数、通用视图和模板系统的使用。

4. 自动化与脚本编写

4.1 自动化任务

• OS模块：了解操作系统接口的使用，如文件操作、目录管理等。
• Shutil模块：掌握高级文件操作，如文件复制、移动、删除等。
• Subprocess模块：熟悉如何在Python中执行外部命令和脚本。

4.2 Web Scraping

• Requests：掌握使用Requests库进行HTTP请求。
• BeautifulSoup：理解如何使用BeautifulSoup解析和提取网页内容。
• Scrapy：熟悉使用Scrapy进行复杂的网页爬取和数据提取。

5. 数据库

5.1 SQL

• 基本操作：掌握SQL的基本操作，如查询、插入、更新、删除等。
• 高级查询：了解复杂查询、联接、子查询、聚合函数等。

5.2 ORM

• SQLAlchemy：熟悉SQLAlchemy库的使用，进行数据库的对象关系映射操作。

6. 测试与调试

6.1 单元测试

• unitte

项目经验

项目经历

1. 自动化脚本开发

项目描述

开发了多个自动化脚本，旨在简化和加速日常任务，提高工作效率。

技术栈

• 语言：Python
• 库：os、shutil、subprocess、time、datetime等

主要职责

• 编写和优化自动化脚本，实现文件管理、数据处理和系统监控等功能。
• 使用subprocess模块执行系统命令，实现跨平台兼容性。
• 通过定时任务和脚本自动化，减少人工干预，提高工作效率。

2. 基于Python的神经网络

项目描述

开发和训练神经网络模型，用于解决特定的分类和回归问题。

技术栈

• 语言：Python
• 库：TensorFlow、Keras、NumPy、Pandas、Matplotlib

主要职责

• 设计和实现神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
• 处理和预处理数据集，进行特征提取和数据增强。
• 使用TensorFlow和Keras进行模型训练、评估和调优。
• 可视化训练过程和结果，分析模型性能并进行优化。

3. 基于Python的SVM机器学习

项目描述

开发基于支持向量机（SVM）的机器学习模型，用于分类和回归任务。

技术栈

• 语言：Python
• 库：scikit-learn、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn

主要职责

• 使用scikit-learn库实现SVM模型，处理和分析数据集。
• 进行数据清洗、特征选择和数据标准化，提升模型效果。
• 调整SVM参数，优化模型性能。
• 评估模型的准确性、精确度、召回率和F1得分，并进行模型改进。

4. 爬虫项目

项目描述

开发多个爬虫项目，自动化收集和处理网页数据。

技术栈

• 语言：Python
• 库：Requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium

主要职责

• 使用Requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
• 利用BeautifulSoup解析HTML文档，提取所需信息。
• 通过Scrapy框架构建高效、可扩展的爬虫项目。
• 使用Selenium进行动态网页数据的抓取。
• 处理数据存储和清洗，生成结构化数据文件（如CSV、JSON）。

案例展示

基于Python的网络爬虫

项目介绍：微博内容爬取项目项目背景本项目旨在从新浪微博平台抓取指定关键字的微博内容，整理并保存为结构化的数据文件（CSV格式），以便进行后续的数据分析和处理。微博作为中国最大的社交媒体平台之一，包含大量用户生成的文本内容，对情绪挖掘、舆情分析等研究具有重要意义。
基于神经网络的回归分析与预测

项目介绍：基于神经网络的回归分析与预测项目背景在数据科学和机器学习领域，神经网络是解决回归问题的强大工具。本项目旨在使用神经网络对某一数据集进行回归分析，预测目标变量的未来值，并评估模型性能。项目目标 1. 数据预处理：加载并清洗数据，为模型训练做