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白閔中

Taipei, TW 

    目前就讀國立臺灣大學農藝所生物統計組。

    曾擔任健康力科技公司的大數據資料分析師。

    主要專研數據分析、建模預測、人工智慧相關領域。


  • 於健康力科技公司,負責深度學習、機器學習、統計模型建立及資料分析。
  • 於集先鋒科技實習時,負責以深度學習建立異常偵測演算法尋找異常節點。
  • 於想見科技實習時,在國北護大數據平台專案負責建立 IoT 與 ELK 資料傳輸。
  • 技能

    技術工具

    • 數據分析:Python, R, Scala, Julia
    • 深度學習: Keras, Pytorch, MXNet, Tensorflow
    • ETL流程:Nifi, Airflow 
    • 大數據相關:Hadoop, Kafka, Spark, Flink, Zeppelin 
    • BI視覺化: Tableau, Superset, Power BI
    • 資料庫: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch
    • 前端語言:Node.js(React, Vue) 
    • 後端語言:Python(Django, Flask), PHP, Golang
    • 桌面應用:Electron.js, Qt5
    • 手機應用:React Native
    • 服務部署:Docker, Git

    數據分析

    • 機器學習: 購買力模型、商品推薦、忠誠度分群。
    • 深度學習: 文章推薦、資訊抽取、動作識別、姿勢估計、人臉辨識、異常偵測。
    • 資料探勘: 共病風險模型、自費意願模型
    • 統計分析: 選址模型、診所收入、客群、疾病分析 。

    外語

    • 英文:多益 735 分 

    經歷

    Dradvice 健康力科技, 大數據分析師


    June 2019 ~ August 2020

    • 醫療產業分析:
      1. 診所收入、客群、疾病分析,協助診所瞭解經營成效、調整營運方針。
      2. 地理客群分析,開發智能選址系統,協助創業醫師尋找開業地點。
    • 電腦視覺:
      1. IoT影像專案,分析來客行為模式,建立客戶導向的 CRM,輔導診所數位化轉型,加強醫病關係。
      2. 醫學中心合作專案,開發肢體辨識(Pose Estimation)演算法,協助醫師提前篩選發育遲緩患者。
      3. 完成政府補助案,建立處方箋資訊抽取(Information Extraction)模型,供自動登打機器人串接。
    • 資料工程:
      1. 建立資料倉儲、ETL資料流(Nifi)、自動化爬蟲系統(Scrapy)。
      2. 建立資料分析系統,提供同仁深度學習與R語言環境。
    • 網頁應用:
      1. Next.js 結合 Fastapi 開發 GIS 網頁應用程式。
      2. 捕捉用戶行為軌跡,提升使用者體驗。
      3. 診所經營儀錶板建置。
    • 推薦系統: 建立即時推薦系統,讓網路商城連結客戶與商品。
    • 程式開發: 與企劃部合作開發自動登打機器人(RPA)專案,並獲得獎金。

    Bimap.co 集先鋒科技, 實習


    Feb 2019 ~ Mar 2019

    • 深度學習: LSTM 建立異常偵測系統,降低人工偵錯的時間成本並達到九成以上正確警報。

    學歷


    國立臺灣大學農藝所生物統計組


    Sep 2020 ~ Now

    國立臺灣大學農藝學系生物統計組


    Sep 2014 ~ June 2018

    1. 修習生物、統計、經濟、程式、資安課程。
    2. 自學醫藥、物理、化學、財金等領域知識。

    華岡文教大數據技能養成班


    Oct 2018 ~ Mar 2019

    1. 資料分析: 零售業主力品牌分析,包括品牌黏滯度、定價範圍、商品種類趨勢,使用 Tableau。
    2. 大數據: 學習 Hadoop 生態系 ( Hive, Hue, Kafka, Flume, Sqoop, Spark ) 操作。
    3. 資料工程: Python 多進程爬蟲抓取動態和靜態網頁、匯入資料庫。
    4. 網頁應用: 製作即時金融數據儀錶板,使用 Chart.js、PHP、MySQL。

    自傳

        數理邏輯佳,學習快速,對資料領域、新技術充滿熱忱,致力於將在資料科學的所學推廣至落地應用,當一名充滿實戰經驗的資料科學家。

        大學期間接觸許多統計領域課程,產生對數據分析、建模預測、人工智慧相關領域的興趣,於是自學例如 Coursera 的機器學習課程用 Octave 實作 MLP、SVM、CF ; Codecademy 的 Python, Javascript編程課程。畢業後參與大數據技能養成班,增進個人實作經驗及團隊合作能力。

        養成期間接觸網站相關課程,培養與前、後端工程師、設計師、PM 溝通、製作數據產品的能力,並可獨立完成小型至中型網站應用程式。實習期間,與DevOps工程師一同製作異常偵測演算法,算法介紹可見作品集,為首次建立深度學習的實際應用。

        於健康力科技擔任大數據資料分析師期間,負責診所營運及空間分析: 獲合作診所醫師的好評,比原先醫療管理系統更適合熟悉營運狀況、網頁應用的客群和SEO分析: 吸引許多開業需求醫師註冊並表示願意付費使用該服務。另外,於政府補助案及醫學中心學術專案中,各負責建立視覺文件資料萃取演算法和關節辨識演算法,前者成功取得獎項補助款,後者成功發表技術演說,兩者皆使用深度學習的技術。
        
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