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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)建模師簡(jiǎn)歷范文
作者：錘子簡(jiǎn)歷 2023/05/21 23:30:00
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求職意向

數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)建模師 重慶 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)

專業(yè)排名前五，擔(dān)任過(guò)班長(zhǎng)、學(xué)生會(huì)部長(zhǎng)等職務(wù)，多次獲得國(guó)家勵(lì)志獎(jiǎng)學(xué)金。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 石油與天然氣工程（數(shù)據(jù)分析與建模方向）

多次獲得國(guó)家一等獎(jiǎng)學(xué)金、二等獎(jiǎng)學(xué)金，雪迪龍一等獎(jiǎng)學(xué)金、二等獎(jiǎng)學(xué)金，專業(yè)排名前五，獲得全國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模一等獎(jiǎng)暨華為“專項(xiàng)獎(jiǎng)”。

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 中國(guó)民航局第二研究所 助理工程師

1、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選，并通過(guò)特征工作挑選重要特征；
2、負(fù)責(zé)軟件測(cè)試并提交相應(yīng)的BUG；
3、參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)航班進(jìn)離場(chǎng)協(xié)同運(yùn)行模式與方法》（U1333202），通過(guò)對(duì)機(jī)場(chǎng)航班保障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后利用GBDT機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立相關(guān)模型，對(duì)航站樓WIFI點(diǎn)連接數(shù)量以及地面航班保障運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)；
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集工作。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 應(yīng)用數(shù)學(xué)工程師

1,、負(fù)責(zé)部門日常數(shù)據(jù)報(bào)表的制定、維護(hù)、優(yōu)化； 
2、支持運(yùn)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和調(diào)取； 
3、設(shè)計(jì)相應(yīng)算法，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并形成報(bào)告；
4、負(fù)責(zé)撰寫或者修改公司產(chǎn)品說(shuō)明書或者操作手冊(cè)； 
5、負(fù)責(zé)公司軟件測(cè)試并提交相應(yīng)BUG；
6、對(duì)基因檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并判定基因類型或者分型。 

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 《超低能耗鋁電解過(guò)程動(dòng)態(tài)演化建模與決策參數(shù)穩(wěn)健優(yōu)化》 項(xiàng)目參與人

項(xiàng)目簡(jiǎn)介： 針對(duì)鋁電解強(qiáng)耦合、非線性等過(guò)程，采用各種算法對(duì)鋁電解工程進(jìn)行動(dòng)態(tài)演化建模，在建立的模型的基礎(chǔ)上，采用優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，在降低能耗、提高經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)求得最佳的決策變量。
責(zé)任描述：在參與過(guò)程中，本人負(fù)責(zé)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋁電解數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在建立的模型的基礎(chǔ)上，采用基于量子粒子群的雙層模型預(yù)測(cè)控制方法對(duì)鋁電解過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化控制。

2020.x -2020x 《基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的超低能耗鋁電解槽況診斷應(yīng)用研究》 項(xiàng)目參與人

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：針對(duì)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程的復(fù)雜問(wèn)題，通過(guò)建模以及優(yōu)化算法提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，并在此基礎(chǔ)上提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，減少安全事故的發(fā)生。
責(zé)任描述：負(fù)責(zé)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，以及群體智能優(yōu)化算法與模型預(yù)測(cè)控制的優(yōu)化問(wèn)題。

2020.x -2020x 《多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)航班進(jìn)離場(chǎng)協(xié)同運(yùn)行模式與方法》 項(xiàng)目參與人

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：航班高密度運(yùn)行給樞紐機(jī)場(chǎng)帶來(lái)巨大的運(yùn)行壓力，建設(shè)機(jī)場(chǎng)精準(zhǔn)管理能力，提高機(jī)場(chǎng)容量是緩解上述現(xiàn)象的有效手段。研究基于機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境的實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)為上述手段實(shí)現(xiàn)提供了可能。本項(xiàng)目提出航空器地面滑行速度和保障服務(wù)作業(yè)慢化概率模型，實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)保障服務(wù)的隨機(jī)性和微觀演化模型的關(guān)聯(lián)；通過(guò)分析航空器到達(dá)時(shí)距、保障服務(wù)時(shí)距、起飛時(shí)距的概率分布特性和航空器過(guò)站隊(duì)列長(zhǎng)度的關(guān)系，解決機(jī)場(chǎng)運(yùn)行微觀模型和宏觀基本圖模型之間的關(guān)聯(lián)難題，完成機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)到運(yùn)行狀態(tài)計(jì)算過(guò)程的映射；基于上述狀態(tài)演化模型，設(shè)計(jì)、量化態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)基礎(chǔ)指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)多層次機(jī)場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估和預(yù)測(cè)；最終通過(guò)云技術(shù)和并行計(jì)算方法設(shè)計(jì)基于大數(shù)據(jù)的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)架構(gòu)，完成研究成果的仿真驗(yàn)證責(zé)任描述：在參與的過(guò)程中，本人通過(guò)對(duì)機(jī)場(chǎng)航班保障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后利用GBDT算法對(duì)航班保障運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。
責(zé)任描述：在參與的過(guò)程中，負(fù)責(zé)對(duì)機(jī)場(chǎng)航班保障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征提取，數(shù)據(jù)分析，然后利用GBDT算法對(duì)航班保障運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行建模，并在建立的模型基礎(chǔ)上對(duì)運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。

自我評(píng)價(jià)

本人本科為數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，研究生專業(yè)為石油與天然氣工程，從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究，熟悉決策樹，KNN，K-MEANS等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，多種群體智能優(yōu)化算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掌握R，MATLAB，EXCEL以及SQL，多次參與數(shù)學(xué)建模比賽，并獲得優(yōu)異成績(jī)。 在校期間和工作期間，我始終嚴(yán)格要求自己，腳踏實(shí)地，刻苦鉆研，從研究生入學(xué)到工作期間，一直從事數(shù)據(jù)處理，分析以及建模優(yōu)化工作，對(duì)數(shù)據(jù)分析有一定的經(jīng)驗(yàn)，希望自己從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法工程等方面的工作，為貴公司創(chuàng)造一定的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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