黃靖儒 kyo huang

Python黨員,熟悉Linux與命令列操作。擅長基礎架構與流程、資料清洗、資料庫、API等後端工程之整合,也持續朝此方向精進。喜歡閱讀,加上長年的法律背景,能把複雜的概念用簡潔有條理的方式表達,在溝通協作方面都能非常快速地幫助到團隊。


Data Engineer / Backend Engineer

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作品 Library Tracker

作為行天宮圖書館的忠實讀者,從自身使用上痛點出發:

  • 任何人皆可註冊,註冊後可新增欲借書目,統一管理
  • 即使想借的書有30本,所有書籍目前借閱狀態一覽無遺,不用再各別追縱確認
  • 資料庫所有書籍每日自動更新2次,確保狀態和官方同步

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技能


Python

  • 內建函式、流程控制、主要資料型態與常用方法、OOP、異常處理
  • Pandas資料清洗,PyMySQL連接資料庫,BeautifulSoup爬蟲
  • 內建標準函式庫如os、datetime、csv、json、re、sqlite3之使用

Linux

  • 熟悉大部分常用bash指令,包括帳號與檔案目錄之權限管理、資料流重導向、檔案打包壓縮備份
  • 建置開發與部署環境,pyenv版本隔離+venv虛擬環境,nginx反向代理與分流、crontab排程

SQL

  • MS SQL、MySQL、SQLite
  • 熟悉查詢語法where, in, like等等,包括分組與聚合、各種邏輯運算子、合併查詢join及常用函數
  • Python ORM 框架 (SQLAlchemy)
  • 超鍵、候選鍵、主鍵與正規化

Git / 前端

  • 熟悉基本指令,並對工作區、暫存區、分支的建立與合併、rebase合併、快轉與非快轉合併、HEAD、標籤等概念有所瞭解
  • HTML、CSS、Bootstrap

Flask 架站

  • 基本CRUD功能、以ORM或SQL指令連接資料庫、資料庫遷移
  • Jinja2 template、Flask Blueprint
  • Email發送、JWT驗證、RESTful API
  • Heroku、GCP部署、域名與SSL

語言

  • 中文
  • 英文 - TOEIC 785 (2018/12)

學歷

資策會(臺北),巨量資料分析就業養成班,2018.01 - 2018.07

期末小組專題(5人):《犯罪防治,安啦!》(投影片)

  • 資料來源:
    • 來源一:Kaggle〈Chicago Crime〉資料集,內容為2001至2017年芝加哥犯罪資料約650萬筆
    • 來源二:爬蟲Weather Underground網站,抓取同時間範圍內之芝加哥天氣資料約15萬筆
  • 專題目標:
    • 以機器學習分析犯罪行為與天氣狀態之相關度,以達預測犯罪發生或分佈之特性
  • 個人主要負責工作:
    • 以Python Pandas對犯罪與天氣資料集進行建模前資料清洗

國立臺北大學,法律學系財經法組,2004 - 2008

工作經歷

法務部行政執行署宜蘭分署,書記官,2012.01 - 2017.04

自傳

行政執行分署公務員與國家考試:2012.01 - 2017.12

每股每年皆有3至4萬案件待執行,案件之執行必須環環相扣。我學會妥善分配流程時間,對大量案件進行結構性控管,同時達到結案量與徵起績效之要求。離職前一年度全股績效為全分署共10股之第1名。


公職雖穩定但變化不足,無法滿足持續學習與自我實現的渴望,最終選擇辭職並投入律師高考,二試以總分451/483之差未上榜,但也很幸運確認了新的方向——由法律走入程式。

資策會進修:2018.01 - 2018.07

大數據班的課程範圍非常廣泛,不限於嚴格意義的資料科學,光程式語言就教了6種,當時投入最多時間的是Java,嚴謹的語法與物件導向頗有法律體系的熟悉感。課程從前端到後端,讓我對軟體工作有一個較為全局的視野,也從中發現了自己的方向。

後端自學與實作:2018.08 - Present

結訓後有感自己對後端工程的興趣大於分析,資策會教學以資料分析為主角,決定再自學補足。主要材料為書和Udemy線上課程,輔以網路文章、文件,結合已有基礎,持續加強,並寫成這篇〈2018年學習總結 〉回顧一整年心路歷程。最後選擇Python Flask框架實作side project,驗收學習成果。
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