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软件开发实习生个人求职简历表格
作者:锤子简历 2021/01/18 20:30:00
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求职意向

软件开发实习生 广东深圳 薪资面议 随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 电子与通信工程

随机过程、无线通信、现代数字信号处理、现代通信技术、空时编码

2020.x -2020x 锤子简历大学 通信工程

高等数学、数字电路、通信原理、信号与系统、数字信号处理

工作经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 信号处理与数据分析师

  • 在迈瑞麻醉呼吸产品开发算法组,基于北京协和医院和中大附属医院采集的 数据集,使用Acqknowlege清洗处理后导入Matlab中,通过Matlab设计滤波器处理信号数据,构建数据属性和结果的关系分布图,再用excel数据分析工具与统计学进一步分析,确定新参数功能的优缺点,完成分析报告,给与算法工程师参数算法优化的目标

项目经验

2020.x -2020x 基于python的股票爬虫系统 

     2017.4-2017.6                         基于python的股票爬虫系统

  • 项目描述:用python编写爬虫,爬取证券之星网站的股票相关数据,主要运用到pandas、BeautifulSoup、re 等模块,并将爬取得信息存进MySQL数据库,系统主要包括 1. 在线个股数据查询2. 获取在线TOP榜单 3. 数据库个股查询4. 自定义查询功能
  • 工作职责:负责爬虫的算法和用户展示界面设计,编写主要代码

2020.x -2020x kaggle数据挖掘比赛-《泰坦尼克号生还者预测》 

      2018.3-2018.6          kaggle数据挖掘比赛-《泰坦尼克号生还者预测

  • 基于kaggle中给出的泰坦尼克号原始数据集, 利用python中的数据分析工具pandas,numpy,sklearn对数据进行模型分类,得到baseline模型,分数0.75,排名5700+(共7400+team)  
  • 挖掘数据信息,构建数据属性和预测结果的关系分布图,得到细致数据挖掘结果。如拆分年龄属性,分析得到小孩和老人的获救概率比其他年龄阶段提升3.77%;拆分性别属性,分析得到女性比男性获救概率提升4.29%;整合家庭属性,分析得到大家庭人员获救概率提升2.58%等。整合数据后利用模型进行预测分类,结果正确率提升2%,排名上升至5300+(同分数排名至4300+)。

实习经验

2020.x -2020x 学生会社活部部长 

     2012.10-2014.10                                                学生会社活部部长

  • 负责辩论赛、跳蚤市场、素质拓展比赛的举办 
  • 获得优秀学生干部称号,有较强沟通、策划和组织能力

自我评价

本人性格活泼开朗,有良好的沟通能力,责任心强事业心强,有不服输和吃苦耐劳的精神,学习能力强,喜欢接触新生事物

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