编程语言:熟悉Python、Java,能够进行数据处理和算法实现。
数据处理与分析:掌握Pandas、NumPy进行数据清洗与处理,能够使用Matplotlib和Seaborn进行基本的数据可视化。
数据库:了解SQL语言,能够使用MySQL进行数据库作。
大数据工具:熟悉Hadoop和Spark的基本作,了解其架构和应用。
数据挖掘与机器学习:掌握基本的机器学习算法(如回归分析、分类算法)和模型训练,使用Scikit-learn进行模型构建。
作系统与版本控制:熟悉Linux,了解Git版本控制。
1.智能推荐系统项目(2024年10月 - 2025年1月)
项目描述:开发基于大数据分析的电影推荐系统。
技术栈:Python、Pandas、Scikit-learn、Flask、MySQL
责任描述:负责数据预处理、用户行为数据分析,并利用协同过滤算法实现个性化推荐。
项目成果:成功提高系统推荐准确度,用户满意度提升15%。
2.电商数据可视化项目(2023年9月 - 2023年12月)
项目描述:为电商平台开发数据可视化分析工具。
技术栈:Tableau、Python(Pandas、Matplotlib)
责任描述:负责数据清洗与可视化展示,设计交互式报表。
项目成果:提升了团队决策效率,客户反馈积极。