Rick Hsu | 徐宏齊

專案

餐飲趨勢分析(王品、瓦城)

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專案人數:4

擔任職位:專案經理、資料工程師、資料庫工程師

專案目的:比較兩大餐飲集團旗下餐廳聲量(2021/05-2022/06) ，並給予改善建議

負責項目:

1. 規劃分工以及時程，確認專案呈現目標主軸
2. 利用fake-useragent偽裝不同使用者進行爬蟲
3. 利用request至兩大集團餐廳收集分店資訊
4. 破解反爬機制可在google map中成功取得餐廳將近200家分店資訊
5. 爬蟲獲得資訊以pandas整理後進行資料入庫
6. 清洗資料入雲端資料庫
7. 自動化爬蟲、清洗資料、資料入庫

使用技能:Python(fake-useragent、request 、Selenium、pandas、re、xpath)、AWS(EC2、RDS)、Linux(crontab)、github

資訊安全分析

儀表板連結

個人專案

專案目的:收集作業系統日誌，將即時或是批次資訊整理成儀表板，依此評估資安狀況

負責項目:

1. 架設本地端Splunk
2. 關閉電腦的區域防火牆
3. 建立分散式節點
4. 彙整節點上53台電腦中的資安日誌
5. 分析當日電腦使用者是否進行使用者權限、記錄檔清除等行為

使用技能:Linux、Splunk  

購物車API

github連結

個人專案

專案目的:建立API，讓使用者透過網頁即可對資料庫進行新增、刪除、修改、查詢

負責項目:

1. 透過flask建立 Swagger-UI介面
2. 使用jwt_token進行使用者身份驗證
3. 供驗證通過的使用者訪問內部資料庫
4. 提供模糊搜尋產品名稱
5. 利用Postman驗證API是否可進行GET、POST、DELETE、PATCH

使用技能:Python(Flask、Flask-RESTful 、Flask-apispec 、Flask-JWT-Extended ，PyMySQL)、MySQL

V Dr. 植物病蟲害辨識

辨識影片連結

專案人數:18

擔任職務:專案經理、後端工程師

專案目的:開發web app 協助用戶的植物遇到病害、蟲害時，能夠及時判斷是何種狀況並給予相對應的解決方案

負責項目:

1. 規劃分工以及時程，確認後端與前端的串接規格
2. 利用Open CV辨識使用者上傳的照片是否合格(亮度、模糊度)
3. 使用GCP AutoML 訓練出植物的視覺辨識模型，模型準確率達97%
4. 將後端的Open CV資料前處理、AutoML辨識模型、MongoDB資料庫利用Flask串接成API給前端組進行網頁呈現

遇到的困難與解決方法:

• 植物辨識模型成功率不高:
  • 解決方法:確保匯入盡可能多的照片且沒有雜訊，調整模型訓練週期
• 模型API在本地端無法使用:
  • 解決方法: 利用os將模型的json檔案加入環境變數

使用技能:Python(Open CV)、GCP(AutoML、Cloud-Storage)、MongoDB、Flask

齊助浪寶

推薦系統-影片連結

專案人數:14

專案目的:開發web app 整合政府和私人收容所寵物資訊，建立友善的寵物領養平台

擔任職務:演算法工程師

負責項目:

1. 規劃寵物推薦系統的架構
2. 利用pandas將收集的資料正規化
3. 計算出皮爾森相關係數(Pearson correlation cofficient)
4. 完成item-base的協同過濾推薦

使用技能:Python(pandas、NumPy)、MySQL

課程證書