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1. 學習不同演算法，預測kaggle 預測信用卡盜刷行為
2. 準確率達 98.9%


空氣汙染檢測：

歐美資測匯：

分析原子叢集隨溫度提升的形變並提升效能：

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我的個性成熟穩重，具有高團隊配合度完成任務。面對嶄新的專案不怕困難，喜歡不斷增進自我的實力與知識，也因為會先訂定執行計劃，所以在職場上對於工作項目和時間安排能搭配並致力完成。



        共有兩年的時間專研程式語言、演算法與數據分析，並完成專案：

自學 Linux 和 C 並運用統計學的概念撰寫演算法，加速分析模擬分子形狀隨溫度增加的變化，分析速度由3分鐘加快到7秒。
藉由Python、爬網、ETL、snowNLP、MongoDB 以及混淆矩陣，運用最近數小時的全球即時新聞，預測歐元兌美元匯率走勢，可提供投資人參考。
運用 machine learning 預測信用卡盜刷行為，準確率達 99.06%，提供用戶注意近期交易行為。
        

        目前在昱峰智能大數據科技股份有限公司擔任資料科學家顧問：

以 Pyspark 撰寫分散式程式，提供AI智能方案導入工廠，結合資料科學領域與工廠領域知識及技術。
使用 OpenCV 搭配演算法做影像辨識，提供資料前處理方法，突破過去偵測準確率並達到 99.4％，實際運用於AOI設備上。

        對大數據分析有極大的興趣，未來會不斷累積處理問題的實力，結合過去協調其他部門的經驗，戮力完成長官交代的任務。

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