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Avatar of Vu Nguyen Ngoc Quang.
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Past
Mobile App Developer @Apple Inc.
2014 ~ Present
Lead Infrastructure Engineer
Within two months
libraries for predictive analysis of customer behavior. Designed and implemented a scalable data warehouse architecture using Apache Cassandra, PostgresDB, and Redis. Optimized database performance by tuning queries in SQL Server, Oracle and PostgreSQL databases. Implemented efficient data processing algorithms on large datasets with Apache Spark, MapReduce, and Pandas Python. Created dashboards in Tableau Desktop Professional Edition to visualize complex datasets in an interactive manner. Created custom scripts to automate the extraction, transformation, and loading of Big Data into distributed systems. Utilized Amazon Web Services components such as EMR and S3 buckets for cloud computing
Machine learning
Virtualization Technologies
Pandas Python
Unemployed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
Avatar of 陳勤霖.
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Past
博士後研究員 @洛桑大學神經發育疾病實驗室
2023 ~ 2023
Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer
Within one month
神經細胞追蹤分析,與藥理試驗。 2. 研究論文撰寫與國際研討會的舉辦。 技能 Data Science Data Analysis, Image Analysis, Machine Learning, Deep Learning, Statistical Analysis, Data visualization Programming Python, PyTorch, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Git, PostgreSQL, Docker Biotechnology Neuroscience, Genetics, Imaging, Scientific Writing Soft skill Project Management, Probelm Solving, Team Player, Proactive Communication 語言 English — 專業 Chinese — 母語或雙語 French — 初階 學歷 洛桑聯邦理工學院(EPFL) 神經
Data Science
Data Analysis
Machine Learning
Unemployed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
洛桑聯邦理工學院(EPFL)
神經科學
Avatar of 宋浩茹 Ellie Sung.
AI工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Deep Learning Engineer、Data Scientist
Within one month
宋浩茹 Hao-Ru Sung| [email protected] | LinkedIn | GitHub A s a Research Assistant at Academia Sinica , specializing in Generative AI research and application. With 3 + years of experience in NLP a nd Machine Learning , along with 4+ years in Backend Development . Proficient at translating complex theories into practical applications. Skills Languages: Python, R, SQL, MATLAB, C, C#, JavaScript, Node.js Software & Tools: PyTorch, PyTorch Lightning, Tensorflow, Scikit-Learn, NLTK , GCP, Linux, SQL / NoSQ , Pandas, Hugging Face, Gradio, LangChain, Tensorflow, Keras, FastAPI, OpenCV, Airflow
Python
R
Natural Language Processing (NLP)
Employed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立政治大學(National Chengchi University)
資訊科學系
Avatar of 李慕全(MuChuan Li).
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Past
Service Provider @Taron Solutions Limited
2023 ~ 2023
AI工程師、機器學習工程師、電腦視覺工程師、資料科學家、Machine Learning Engineer、Computer Vision Engineer、Data Scientist
Within one month
測模型 side project 使用深度學習框架(Pytorch)自行搭建預測模型,以各式台灣景氣指標當作輸入,輸出未來經濟景氣趨勢階段。 技術:Pytorch、Pandas、Numpy、 Sklearn 論文發表 • Chen, X. Z., Li, M. C. , & Chen, Y. L, January). Strategies for Helping Anchor-Based Trackers Learn re-ID Features for Smart City Surveillance. In 2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) (ppIEEE. • Li
Machine Learning
Computer Vision
Pytorch/Tensorflow
Unemployed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
國立臺北科技大學
資訊工程
Avatar of 林育維.
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Software Engineer @日月光半導體製造股份有限公司
2024 ~ Present
後端工程師/軟體工程師
Within one month
端工程師 緯創軟體 五月十月 2023Taipei, Taiwan 【Wafer Data Correlation專案】 比對晶圓同 product 不同批的 lot 或 wafer 間的關聯性 利用Python的 Sanic Framework 建置後端API 透過Pandas處理資料流 規劃 DB Table 間的Constraint和重構效率差之DML語法 【Defect Loader專案】 尋找 wafer 缺陷圖片&搬運 利用Spring Boot建置 【Docker&K8s】 1. 上述的專
Vue.js
Python
Java
Employed
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Full-time / Interested in working remotely
4-6 years
義守大學
資訊管理學系
Avatar of Danny_Teng.
Avatar of Danny_Teng.
Software Engineering Section Manager @仁寶
2023 ~ Present
Lead Designer, Senior Consultant, Design Manager
Within one month
Danny_Teng DOMAIN KNOWLEDGE -Smart wearable devices / Smart medicine -Product testing and quality assurance process improvement. -Manufacturing product test program development. -Automatic tool development. -Graphical user interface development. -Robot arm system : ABB, Rotot Studio -Interactive Control : VISA, SCPI, GPIB -Supervised learning: Data Annotation / Data Labeling -Smart manufacturing -DevOps TECHNICALS SKILLS -Python / PyQt / Pandas / Openpyxl / PyVisa / Pywinauto / Crawler / FastAPI -VUE.js / PostgreSQL / Linux / Prestd / Docker / JavaScript -ABB Robot / Robot Studio / RAPID Taipei, Taiwan 工作經歷 Software Engineering Section
Python
Docker
DevOps
Employed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
National Taipei University of Technology
電機系
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Product Manager @東元電機股份有限公司 (TECO Electric & Machinery Co. Ltd.)
2023 ~ 2023
Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer
Within one month
Python
Power BI
Data Analytics
Employed
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Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
國立成功大學 National Cheng Kung University
Mechanical Engineering
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Past
Senior Firmware Engineer @Artesyn Embedded Technologies
2019 ~ 2022
韌體工程師/軟體工程師/控制工程師/演算法工程師/
Within one month
C
Python
C/C++
Unemployed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
日本電氣通信大學 The University of Electro-Communications (UEC)
Robotics Engineering
Avatar of VICTOR TSAI.
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Past
經營管理人員 @優亞數位科技股份有限公司
2020 ~ 2021
軟體開發經理
Within one month
程式語言: Python、NodeJS、C++ 程式管理: Git、GitLab 資料庫: MySQL、MongoDB、ElasticSearch、RabbitMQ、Redis 容器化技術: Docker、K8S 雲端系統: GCP 前端框架: ReactJS、Vue、Wordpress 深度學習套件: Pytorch、 OpenCV、Pandas、Numpy 工作經歷 十二月八月 2021 營運管理者 優亞數位科技股份有限公司 1. Chatbot CRM系統規劃設計與程式開發 2. 業務開發
Nodejs
vue.js
MongoDB
Unemployed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
10-15 years
國立中央大學 National Central University
資訊工程學系
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Engineer @鴻霖
2022 ~ Present
軟體工程師
Within one month
HTML5
Ruby
CSS3
Employed
Ready to interview
Full-time / Interested in working remotely
6-10 years
國立中正大學
資訊工程

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Definition of Reputation Credits

Technical Skills
Specialized knowledge and expertise within the profession (e.g. familiar with SEO and use of related tools).
Problem-Solving
Ability to identify, analyze, and prepare solutions to problems.
Adaptability
Ability to navigate unexpected situations; and keep up with shifting priorities, projects, clients, and technology.
Communication
Ability to convey information effectively and is willing to give and receive feedback.
Time Management
Ability to prioritize tasks based on importance; and have them completed within the assigned timeline.
Teamwork
Ability to work cooperatively, communicate effectively, and anticipate each other's demands, resulting in coordinated collective action.
Leadership
Ability to coach, guide, and inspire a team to achieve a shared goal or outcome effectively.
Within one month
研究助理 @ 中研院統計所
Logo of 中研院統計所.
中研院統計所
2021 ~ Present
台灣台中
Professional Background
Current status
Unemployed
Job Search Progress
Professions
Data Scientist
Fields of Employment
Work experience
1-2 years work experience (Less than 1 year relevant)
Management
Skills
python programming
machine learning
Matlab
數值分析
Languages
English
Intermediate
Job search preferences
Positions
工程師
Job types
Full-time
Locations
台灣台中, 台灣台北
Remote
Interested in working remotely
Freelance
Yes, I freelance in my spare time
Educations
School
東海大學
Major
數學
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洪郁程  Hung Yu Cheng

我是洪郁程,畢業於東海大學應用數學系研究所,我的專長是用數學形式表達問題與解決問題,並且熟悉程式語言python,能夠使用python搭配網路爬蟲或是資料分析等相關技能來解決數學問題,我非常享受解題的過程,未來也希望能結合我的興趣與專業在相關的領域裡深耕

Data Scientist,台北,TW  

[email protected]    (+886) 926-431-611


學經歷

東海大學 應用數學系 碩士,2018 年  9月 - 2019 年  8月

五年一貫生 在學期間擔任系上密碼學助教


畢業論文 : 離散對數問題的探討

 : MATLAB

  • 專精近年區塊鏈技術上金鑰交換技術中的Diffie-Hellman演算法 
  • 論文主要研究Diffie-Hellman演算法中離散對數問題的解法,因其基於同餘運算與對數運算的逆運算的困難還有無窮大的質數,沒有有效的方法可以在多項式時間內快速計算,所以使用開發程式來算出解的方式 
  • 本研究以嬰步巨步、波利格-赫爾曼演算法以及指數計算法三個方法來解問題,然後用MATLAB實現演算法的程式碼,及比較三種方法的計算時間,透過快速冪來開發程式

東海大學 應用數學系 2014 年 9 月 - 2018 年 6 月

  • 大三開始輔系統計系,迴歸分析、抽樣調查
  • 專題 : 離散數學專題 - 圖論應用 , 科學計算專題 - 最佳化與微方 , 生物資訊演算法專題 - 動態規劃

工作經歷

中央研究院 統計所 研究助理 2021 年 2月 - 至今
研究主題為統計時間序列以及機器學習與深度學習的應用
研究內容 : 
1. 電商平台定價推薦演算法開發
  • 研發強化學習演算法,利用MAB問題的解,目標解決電商動態定價以及公平性定價問題
  • 演算法可延伸至各大產業,如 : 廣告投放、遊戲設計、醫療臨床試驗、推薦系統
2. threshold diffusion process 閾值擴散過程 (paper):
  • 為統計時間序列的研究,主要負責演算法程式開發,透過程式改寫提升執行效率,減少約20%的時間,期刊投遞中
3.醫療影像處理 : 
  • 嘗試使用深層學習模型來提取失智症基因組特徵和圖像特徵,以進行聯合分析。使用統計方法促進AI醫療模型,主要負責資料處理跟3D圖像的轉換

課外課程與證照

課程 : 職訓局 - 機器學習與資料分析工程師培訓班 

時數:320小時 智能物聯網開發、網頁工程技術、MySQL資料庫、spark、Hadoop 

課程 : 職訓局 - 產業新尖兵-智慧技術與應用

時數:480小時 實作大數據與資料探勘以及智慧科技應用,爬蟲實作與line bot串接,以python為主學習了selenium、Flask、SQL等套件運用

 證照 : 經濟部工業局 iPAS - 巨量資料分析師 通過

作品與專題


MLB棒球勝率分析

起心動念 : 在培訓班所學做的分析,希望藉由前一年的比賽結果分析下一年的每場比賽組合做勝率分析

方法 : 使用Mysql存取資料Django作為網站框架python作為機器學習模型訓練與爬蟲,參考ELO分級制度對對戰組合雙方進行評分,再由評分當作模型來預測結果以及使用sklearn中的決策樹來訓練模型來預測比賽結果 

結果 : 因為使用的參數不多所以結果不是很精準,但也有6成左右的正確率

改善方向 : 把球員狀態表現加入判斷輸贏的分數之一

技能 : python、爬蟲、決策樹、線性回歸

https://github.com/desmondhka/2019_AIoT_project

Paragraph image 00 00@2x

pokemon go對戰聯盟的ELO積分討論

起心動念 : 希望找出官方對戰的加分方式,能夠判斷該場對戰得失分的多寡,藉由少數資料判斷官方隱藏的數據
方法 : 紀錄每場對戰對手分數,靠著幾十次增減分的紀錄來做計算,找出線性模型中的參數,推測下一輪的分數,以及推測是否每個人有不同的隱藏分數
結果 : 能夠對自己的表現有能夠量化的成績展現

技能 : python、excel、資料清理 

https://forum.gamer.com.tw/C.php?bsn=29659&snA=39370&tnum=1

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.

全民打棒球遊戲中球員卡數值調整的數據分析預測

起心動念 : 遊戲中有卡片買賣的制度,利用預測下一期球員卡會獲得額外加分的球員來先購買卡片,類似於預測股票哪隻會漲

方法 : 利用網路爬蟲抓取當月中華職棒球員資料,對照遊戲官方所使用的哪幾項球員表現數據例如全壘打的支數以及公布的球員分數,運用線性方程式找出數據的權重參數

結果 : 成功預測,計算出來的方程式能夠套用到下個月使用

技能 : python、numpy、網頁爬蟲

p.s. 非作弊行為

https://github.com/s111100001/BBallGameData-Prediction

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Covid-19觀測圖表

起心動念 : 經由別人的教學練習google的datastudio

方法 : 使用kaggle裡面整理的Covid-19的資料練習資料視覺化的部分

技能 : datastudio

https://datastudio.google.com/reporting/3c177334-ddf3-4aa7-af7b-48e443c21491

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自傳

        我是洪郁程,畢業於東海大學應用數學系研究所。國中時看了<美麗境界>這部電影,開始對數學有所嚮往,曾經夢想能夠像劇中的主角一樣有能夠影響世界的研究,平常對數字也有特別的敏感性,所以才選擇了數學系,後來發現數學不單單只是理論上的發展也可以應用到很多地方,是一個影響很多東西的工具,因此希望朝向利用數學解決商業問題的職位,為公司解決數學題。

        大學期間除了本科系的訓練外也接觸了程式跟統計的課程,增加了自己的技能,也因為課堂上的專題跟實作對於程式有了更深的了解,經由這些訓練也對程式有很大的興趣,透過像是數值分析或是科學計算學習利用電腦科學來更快的計算一些精密數字,也有學習生物資訊演算法了解動態規劃或是最佳路徑等應用問題,而在碩班的機器學習與資料探勘課程中讓我確立了畢業後想往資料科學相關的方向發展,也開始利用所學鍛鍊自己,利用做報告跟專案的過程中練習如何定義商業問題。畢業後進入了中研院統計所擔任助理,藉由台灣學術最高殿堂學習最新的理論,例如說深度學習在商品的定價、影像辨識在阿茲海默症的應用...等,了解到相關的資料處理以及數據分析,除此之外我也幫助老師修改論文的演算法,在討論的過程中讓老師發現演算法的程式是可以修改減短的,可以讓程式更快速。

        除了課業上的學習外,在大學期間也曾擔任過微積分的家教以及碩班期間為密碼學的助教,此外也有參加系學會跟社團幹部,系學會中我擔任活動股,主要在處理系上活動還有連結各年級的感情,任內還有辦過跨校的數學系體育競賽,社團部分是風之舞溜冰社,主要在活動的處理以及課程的輔助教學,在參與或是舉辦不同活動的過程中,我不僅培養了更加敏銳的觀察力,也具備領導團隊與溝通的能力,這也讓我在畢業後參與資料工程師培訓班能夠跟其他人在程式上可以好好分工,多了一些專題合作經驗,除此之外也透過網路進修在kaggle跟udemy上修讀機器學習的課程,以及練習各個競賽。

        綜上所述,我認為藉由數學與統計的背景能夠讓我在資料科學的工作上快速進入狀況,為團隊做出貢獻,也能協助爬資料、處理資料、進行統計分析,透過對數字的敏感度來提出問題解決問題,也期許能夠結合不同領域的研究做出更好的結果

        未來我也希望透過精進數據分析相關技能來讓我更好的定義數據問題以及解決問題或是做出決策,也藉由了解市場趨勢以及目標受眾或許能夠做到在問題提出前就發現問題或是提出解決方法,短期內預計在2022年11月考取iPAS的機器學習證照來增進自己

技能


演算法開發

MATLAB 

Python 

R


機器學習與深度學習

random forest

SVM

CNN

KNN


網路爬蟲

Requests

Selenium

BS4

Flask

資料庫

MySQL
PostgreSQL

資料分析

pandas

numpy 

Scikit-learn

PyTorch

TensorFLow

Keras

datastudio

Resume
Profile

洪郁程  Hung Yu Cheng

我是洪郁程,畢業於東海大學應用數學系研究所,我的專長是用數學形式表達問題與解決問題,並且熟悉程式語言python,能夠使用python搭配網路爬蟲或是資料分析等相關技能來解決數學問題,我非常享受解題的過程,未來也希望能結合我的興趣與專業在相關的領域裡深耕

Data Scientist,台北,TW  

[email protected]    (+886) 926-431-611


學經歷

東海大學 應用數學系 碩士,2018 年  9月 - 2019 年  8月

五年一貫生 在學期間擔任系上密碼學助教


畢業論文 : 離散對數問題的探討

 : MATLAB

  • 專精近年區塊鏈技術上金鑰交換技術中的Diffie-Hellman演算法 
  • 論文主要研究Diffie-Hellman演算法中離散對數問題的解法,因其基於同餘運算與對數運算的逆運算的困難還有無窮大的質數,沒有有效的方法可以在多項式時間內快速計算,所以使用開發程式來算出解的方式 
  • 本研究以嬰步巨步、波利格-赫爾曼演算法以及指數計算法三個方法來解問題,然後用MATLAB實現演算法的程式碼,及比較三種方法的計算時間,透過快速冪來開發程式

東海大學 應用數學系 2014 年 9 月 - 2018 年 6 月

  • 大三開始輔系統計系,迴歸分析、抽樣調查
  • 專題 : 離散數學專題 - 圖論應用 , 科學計算專題 - 最佳化與微方 , 生物資訊演算法專題 - 動態規劃

工作經歷

中央研究院 統計所 研究助理 2021 年 2月 - 至今
研究主題為統計時間序列以及機器學習與深度學習的應用
研究內容 : 
1. 電商平台定價推薦演算法開發
  • 研發強化學習演算法,利用MAB問題的解,目標解決電商動態定價以及公平性定價問題
  • 演算法可延伸至各大產業,如 : 廣告投放、遊戲設計、醫療臨床試驗、推薦系統
2. threshold diffusion process 閾值擴散過程 (paper):
  • 為統計時間序列的研究,主要負責演算法程式開發,透過程式改寫提升執行效率,減少約20%的時間,期刊投遞中
3.醫療影像處理 : 
  • 嘗試使用深層學習模型來提取失智症基因組特徵和圖像特徵,以進行聯合分析。使用統計方法促進AI醫療模型,主要負責資料處理跟3D圖像的轉換

課外課程與證照

課程 : 職訓局 - 機器學習與資料分析工程師培訓班 

時數:320小時 智能物聯網開發、網頁工程技術、MySQL資料庫、spark、Hadoop 

課程 : 職訓局 - 產業新尖兵-智慧技術與應用

時數:480小時 實作大數據與資料探勘以及智慧科技應用,爬蟲實作與line bot串接,以python為主學習了selenium、Flask、SQL等套件運用

 證照 : 經濟部工業局 iPAS - 巨量資料分析師 通過

作品與專題


MLB棒球勝率分析

起心動念 : 在培訓班所學做的分析,希望藉由前一年的比賽結果分析下一年的每場比賽組合做勝率分析

方法 : 使用Mysql存取資料Django作為網站框架python作為機器學習模型訓練與爬蟲,參考ELO分級制度對對戰組合雙方進行評分,再由評分當作模型來預測結果以及使用sklearn中的決策樹來訓練模型來預測比賽結果 

結果 : 因為使用的參數不多所以結果不是很精準,但也有6成左右的正確率

改善方向 : 把球員狀態表現加入判斷輸贏的分數之一

技能 : python、爬蟲、決策樹、線性回歸

https://github.com/desmondhka/2019_AIoT_project

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pokemon go對戰聯盟的ELO積分討論

起心動念 : 希望找出官方對戰的加分方式,能夠判斷該場對戰得失分的多寡,藉由少數資料判斷官方隱藏的數據
方法 : 紀錄每場對戰對手分數,靠著幾十次增減分的紀錄來做計算,找出線性模型中的參數,推測下一輪的分數,以及推測是否每個人有不同的隱藏分數
結果 : 能夠對自己的表現有能夠量化的成績展現

技能 : python、excel、資料清理 

https://forum.gamer.com.tw/C.php?bsn=29659&snA=39370&tnum=1

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.

全民打棒球遊戲中球員卡數值調整的數據分析預測

起心動念 : 遊戲中有卡片買賣的制度,利用預測下一期球員卡會獲得額外加分的球員來先購買卡片,類似於預測股票哪隻會漲

方法 : 利用網路爬蟲抓取當月中華職棒球員資料,對照遊戲官方所使用的哪幾項球員表現數據例如全壘打的支數以及公布的球員分數,運用線性方程式找出數據的權重參數

結果 : 成功預測,計算出來的方程式能夠套用到下個月使用

技能 : python、numpy、網頁爬蟲

p.s. 非作弊行為

https://github.com/s111100001/BBallGameData-Prediction

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Covid-19觀測圖表

起心動念 : 經由別人的教學練習google的datastudio

方法 : 使用kaggle裡面整理的Covid-19的資料練習資料視覺化的部分

技能 : datastudio

https://datastudio.google.com/reporting/3c177334-ddf3-4aa7-af7b-48e443c21491

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自傳

        我是洪郁程,畢業於東海大學應用數學系研究所。國中時看了<美麗境界>這部電影,開始對數學有所嚮往,曾經夢想能夠像劇中的主角一樣有能夠影響世界的研究,平常對數字也有特別的敏感性,所以才選擇了數學系,後來發現數學不單單只是理論上的發展也可以應用到很多地方,是一個影響很多東西的工具,因此希望朝向利用數學解決商業問題的職位,為公司解決數學題。

        大學期間除了本科系的訓練外也接觸了程式跟統計的課程,增加了自己的技能,也因為課堂上的專題跟實作對於程式有了更深的了解,經由這些訓練也對程式有很大的興趣,透過像是數值分析或是科學計算學習利用電腦科學來更快的計算一些精密數字,也有學習生物資訊演算法了解動態規劃或是最佳路徑等應用問題,而在碩班的機器學習與資料探勘課程中讓我確立了畢業後想往資料科學相關的方向發展,也開始利用所學鍛鍊自己,利用做報告跟專案的過程中練習如何定義商業問題。畢業後進入了中研院統計所擔任助理,藉由台灣學術最高殿堂學習最新的理論,例如說深度學習在商品的定價、影像辨識在阿茲海默症的應用...等,了解到相關的資料處理以及數據分析,除此之外我也幫助老師修改論文的演算法,在討論的過程中讓老師發現演算法的程式是可以修改減短的,可以讓程式更快速。

        除了課業上的學習外,在大學期間也曾擔任過微積分的家教以及碩班期間為密碼學的助教,此外也有參加系學會跟社團幹部,系學會中我擔任活動股,主要在處理系上活動還有連結各年級的感情,任內還有辦過跨校的數學系體育競賽,社團部分是風之舞溜冰社,主要在活動的處理以及課程的輔助教學,在參與或是舉辦不同活動的過程中,我不僅培養了更加敏銳的觀察力,也具備領導團隊與溝通的能力,這也讓我在畢業後參與資料工程師培訓班能夠跟其他人在程式上可以好好分工,多了一些專題合作經驗,除此之外也透過網路進修在kaggle跟udemy上修讀機器學習的課程,以及練習各個競賽。

        綜上所述,我認為藉由數學與統計的背景能夠讓我在資料科學的工作上快速進入狀況,為團隊做出貢獻,也能協助爬資料、處理資料、進行統計分析,透過對數字的敏感度來提出問題解決問題,也期許能夠結合不同領域的研究做出更好的結果

        未來我也希望透過精進數據分析相關技能來讓我更好的定義數據問題以及解決問題或是做出決策,也藉由了解市場趨勢以及目標受眾或許能夠做到在問題提出前就發現問題或是提出解決方法,短期內預計在2022年11月考取iPAS的機器學習證照來增進自己

技能


演算法開發

MATLAB 

Python 

R


機器學習與深度學習

random forest

SVM

CNN

KNN


網路爬蟲

Requests

Selenium

BS4

Flask

資料庫

MySQL
PostgreSQL

資料分析

pandas

numpy 

Scikit-learn

PyTorch

TensorFLow

Keras

datastudio