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三年資料科學相關工作經驗。
具備使用Python ＆ Ｑuery的撰寫能力。進行資料清洗、關鍵特徵轉換與篩選。
曾使用機器學習(Random Forest、SVM、XGBoost)與深度學習(CNN、YOLO)解決真實世界問題。
使用Ｇit 版本控制與Docker Image的部署。
專案內容簡報：https://drive.google.com/file/d/1v-udkHhTOnjFH7v1aw2euA_DGO1sCbmJ/view?usp=sharing

國立臺灣科技大學

台北市立教育大學

Data Scientist

謝得威

財團法人資訊工業策進會

資料分析工程師

專責工業資料分析，於就職期間共完成10項專案，包含上市公司與中小企業的專案或教學合作．
曾處理的資料源
政府輔導案：
。鍛造機，壓鑄機，塑膠射出成型機等，工具機擷取資料源的分析
。外掛感測器資料源的分析
民間合作案：
。電路板SMT製程，多幾台資料源的品質管理分析
。搬運機螺桿部件的剩餘壽命分析
。鋼捲退火爐品質異常警示

主要使用程式語言Python進行資料處理並建立機器學習模型來完成專案．
相關技能：
。定義問題，實際於產線學習領域知識，並與線上使用者溝通預期需求
。擷取資料源的好壞樣本，透過時序資料可視化，評估資料品質
。FTP轉存文本或關聯式資料庫的資料讀取，資料庫管理包含：Ｔable Schema規劃，SQL語法資料操作
。資料清洗，特徵工程，分佈可視化，如：PCA，T-SNE降維可視化
。模型建立，運用Scikit-learn，Keras等機器學習或深度學習套件
。依據實驗目的選用模型指標，如：Accuracy，Ｆ1-Score，AUC或相關指摽的組合，以符合預期的評估效果
。與前端開發者溝通分析結果的呈現，多以DashBoard為主
。專案過程紀錄與成果報告相關文書作業 

因專案內容皆涉及業者製造技術，且皆有簽訂資料保密切結書，故相關資料會去除關鍵技術，僅以資料流程說明，並於面試時開放連結提供參考．

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