求职意向：数据分析
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自我评价
6年+海外留学经历，全英文环境，公立常春藤名校统计学专业硕士，具备扎实的理论基础与丰富的实践经验。对数据敏感，具备优异的信息收集能力，擅长数据清晰去除异常数据，通过整理分析完成分析报告。善于通过数据发掘问题，有针对性出优化建议。灵活运用Python、SQL等数据分析软件，熟悉随机森林、朴素贝叶斯、K-meas等算法。在校期间完成多个项目，具备丰富的实践经验，可熟练完成数据收集、提取、清洗过滤等工作，擅长对不平衡数据进行调整，已获得沃顿商业分析证书，IBM专业数据分析证书。
教育背景
匹兹堡大学
2019-01至2021-03
统计学|硕士
德雷塞尔大学
2014-09至2018-07
商业分析|本科
工作经历
埃森哲
数据分析
2021-01至今
针对公司业务要求，通过大量网站熟悉并研究7个科技公司（例如：脸书、谷歌等）的组织结构、部门职务和人员构成等信息，整理筛选出相关资料48000余份。
根据相关资料利用XMid绘制7份组织结构图，完成相关信息可视化，提高信息查找效率30%。
使用beautiful soup,selenium等工具，处理不规范标记并提取领英华人高端科技网人才的邮箱、手机号码和工作经历等相关信息23000份+。
使用pythor对提取到的数据进行清洗过滤，筛选出符合要求的高科技人才，累计获得相关资料1500份+。
项目经历
Kaggle恶评数据分类
2021-02至2021-05
根据客户要求，下载Kaggle恶意评论相关数据资料份3000+，通过欠采样和过采样两种方式，针对样本数据的不平衡进行调整。
通过LSTM及BERT模型，对数据进行分类、序列标注、文本匹配等，并且对结果进行接种测试，其中LSTM准确率达到96%，BERT模型正确
率达到100%。
利用streamlit搭建以bert模型为基础的数据科学web app,利用其可达到对网页上的评论进行分类目的，提高后续管理工作效率近45%。
资格证书沃顿商业分析证书
IBM专业数据分析证书
职业技能
Python熟练
Tableau熟练
pandas熟练
numpy熟练
matplotlib熟练
seaborn熟练
PowerBI熟练
FineBI熟练
英语精通
SQL语言熟练
