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徐賢豪SamHsu

大學時期曾任政大熱舞社教學、政大傳院劇場助理,到過尼泊爾做過國際志工,我是一個多方發展且勇於嘗新接受挑戰、樂於發現問題且解決問題,相信多元的背景造就了自己多元的思考模式,希望能結合資料科學思維模式創造價值

學歷

University of Houston統計與資料科學碩士2019/08 - 2020/12

相關課程: 

Data Visualization, Data Mining, Deep learning, Neural Network, Big Data Analytics

GPA: 3.8/4

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服兵役.2019/02 - 2020/05.05/27 役畢

University of Connecticut.交換學生.2018/08 - 2019/01

相關課程: 

Project Management, Algorithm, Manufacturing Engineering, Business Analysis

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國立政治大學.應用數學學士 w/ 數理財務學程.2014/09 - 2019/01

相關課程: 

線性代數、機率論、數值分析、資料結構、財務管理、投資學、衍生性商品、金融市場

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工作經歷

全球人壽.大數據發展實習生.2020/08 - 現在

為各通路分析七月保費斷崖後,受到停售效應影響下商品的變化與未來發展方向

• 透過SAS,SQL將報表中的資料整合成以客戶為基礎的Analytical Base Table,再建立Python Model從保戶中來預測潛在的客戶,提高與專案合作的業務員300%的成交率

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DHL Express.專案部門暑期實習生.2017/06 - 2017/09

• 從進口報關部門收集資料(商業發票、關稅、條文)來建立資料庫供未來查詢使用

• 使用創新手法使得全台員工1200 人都可以以互動式的方式瞭解管理顧問工具six sigma tools (DMAIC, 5S, etc.),最終創造1700 個互動點,且方式被德國總部採納

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技能

Python (Numpy/ Pandas/ Scikit-Learn/ TensorFlow/ Keras) / R/ C++/ SQL/ Spark/ SAS/ Tableau/ Hadoop/AWS

專案

機器學習股價預測

輸入其他連動性高之股票價格,建立0.8% RMSEKernel Ridge Regression模型,並透過監督10個誤差最大的Case來調整模型

深度學習股價預測

用其歷史股價資訊建構1.3% RMSE的 

Auto Encoder, MLP Predictor模型,並透過節點活躍值, 計算權重來改善模型

文章自動分類

利用Natural Language Processing, Logistics Regression製做70%準確率的分類器,將2000篇紐約時報報導分成四種

電商行銷廣告分析

應用EDA,K-Means,Clustering到客戶資料上製做精準廣告投放的視覺化行銷策略

手寫數字自動判別

使用81%正確率的 KNN, SVM, PCA 分辨上萬手寫數字

學術競賽與課外活動

台灣工業與數學年會壁報論文比賽.第一名.效率分析的對偶問題 

改善中華電信門市 20% 的效率。跟隨指導教授與3名組員一起透過探討全台中華電信門市資料的 Data Envelopment Analysis 的對偶分析找出沒效率的點,再透過發展 surplus 和 slack 變數來改善效率。