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Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

Microsoft

SAS Certified Specialist: Base Programming Using SAS 9.4

 大數據分析：商業應用與策略管理 (Big Data Analytics: Business Applications and Strategic Decisions)

Coursera

I am highly passionate about data and its applications. In the past, I have collaborated with international teams within the EdTech and R&D fields. With expertise in statistics, I have assisted in translating data into valuable insights and building prediction models with up to 75% accuracy. Moreover, I am an avid learner and have self-learned Python, SQL, and Power BI in the past year alone. My goal is to put my knowledge to good use and impact the world.

Certifications:
• Non-Degree Bachelor Program in Big Data and Data Mining
• Non-Degree Bachelor Program in Statistical Computing
• Non-Degree Bachelor Micro-Program in Artificial Intelligence
• Micro Certificate Program for Advanced English for General Purposes (A-EGP)

Course highlights: Big Data Analysis, Data Mining, Database Systems, Cloud Computing and Big Data Programming, Multivariate Analysis, Categorical Data Analysis, Introduction to Image Processing

修習學程：
• 巨量資料探勘學士學分學程
• 統計計算學士學程
• 人工智慧學士微學程
• A-EGP 進階英文學士微學程

修習課程：巨量資料分析、資料探勘、資料庫系統、雲端計算與大數據程式設計、多變量分析、類別資料分析、影像處理導論

國立臺北大學 National Taipei University

Data Analyst

Felicia Wongso

酷堤康科技股份有限公司

Product Management Intern / 專案企劃實習生

• Develop functions of a travel app, calculate price models, and assist in designing its UI.
• Conduct market research and competitor analysis, explore potential paint points and provide innovative solutions.
• Perform application-wide software testing and optimize the user experience.

【產品開發】：發想及開發旅遊平台的功能，計算價格模型，協助設計平台 UI。
【市場分析】：進行市場研究及競爭者分析，挖掘消費者潛在痛點，並提出解決方案。
【軟體測試】：優化使用者流程及體驗。

台灣台北

• Research and collect data on graduate flow trends of domestic and international students through journals, papers, and government longitudinal studies.
• Analyze, process, and visualize research datasets containing 7,500 variables and 12,000 observations using SAS, Power Query, and Power BI.
• Generate analytical reports on PowerPoint to present research findings.

主要負責研究國內外大學或碩士生畢業後之流向。
【資料蒐集】：透過期刊、論文及政府縱向研究等參考文獻進行研究和資料蒐集。
【資料分析】：使用 SAS、Power Query、Power BI 進行資料分析、資料探勘和視覺化，資料集含高達 7,500 個變數及 12,000 筆觀測值。
【報告撰寫】：利用 PowerPoint 製作簡報，以展現研究結果。

台灣台北市

資策會_財團法人資訊工業策進會

Research Assistant / 研究助理

• Developed an AI mock-interview web platform to analyze and predict interview performance and led an international team of 4.
• Analyzed and performed feature engineering on video, audio, and text data using digital signal processing, Fourier transformation, and NLP.
• Built and trained prediction models using machine learning (scikit-learn) with a 75% accuracy and established a web framework using Python (flask).

屬於「人才循環交流推動計畫–國際人才在臺實習培訓」。
【平台開發】：開發 AI 模擬面試平台以分析和評估面試表現，並帶領一個4個人的國際團隊。
【分析及特徵工程】：使用數位訊號處理、Fourier 轉換及自然語言處理 (NLP) 等技術，進行影像、音頻、文本分析及特徵工程。 
【模組製作】：利用 Python 建立與訓練預測模組 (scikit-learn)，並建構平台的 Web 框架 (flask)，模型準確率達 75%。
【成果】：「DIGI+ X TCA全球數位新星大賞競賽」榮獲「優選獎」、「IEEE ICIET 2022 國際研討會」成功投稿及發表論文。

Data Science Trainee / 資料科學研習生

Sensay is a speech-based startup aiming to boost students' confidence in speaking English. 
• Collaborated with an international team in a fast-paced startup environment to develop prediction models with a 72% accuracy using web crawling and NLP techniques in Python.
• Performed statistical analysis and diagnostics using R and created key metrics for product development.
• Researched and implemented evaluation models using R to maintain the reliability and validity of existing products.

Sensay 是一家早期的新創公司，主要產品為英語口說練習平台，旨在提高學生說英語的信心。
• 【跨國協作】： 於步調快速之新創環境中，與跨國團隊合作研發 AI 英語口說練習產品。
• 【產品研發】：研究國內外的英語測驗，並協助開發一個自動化的英語口語測驗產品。
• 【模型建構】：利用網路爬蟲和自然語言處理 (NLP) 技術，透過 Python 建立產品的預測模型，模型準確率達 72%。
• 【分析及診斷】：使用 R 進行統計分析和診斷，以維持產品之可靠度和效度，並找出關鍵指標以促進產品開發。

Sensay

Data Science Intern / 資料科學實習生

• Conducted campus-wide Teaching Satisfaction and AOL (Assessment of Learning) surveys to monitor teachers' performances and students' learning progress.
• Analyzed and processed survey datasets with up to 100,000 observations using SAS to identify outstanding teachers.
• Established and maintained the ETL workflow, improving analysis efficiency by 40%.

進行全校性的教學滿意度和學習成效 (AOL) 調查，以監控教師的表現和學生的學習進度。
【資料分析】：利用 SAS 進行資料處理及分析，資料的觀測值高達 100,000 筆。
【維護分析流程】：建立並維護 ETL 流程，將分析效率提高 40%。

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