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Definition of Reputation Credits
林育晟 Yu-Cheng, Lin
生於 1997 年，畢業於國立臺北護理健康大學 資訊管理所。對資料分析技術領域深感興趣，在學過程中累積一定的數據分析經驗。曾經報名過政府的產業新尖兵計畫「AI跨領域數據科學人才培訓班」課程，以補足數據分析的基礎知識。近期在 Kaggle 自我練習，以此來加深數據分析的實作經驗。
宜蘭縣羅東鎮羅莊里20鄰天祥路55號5樓
0970-379-907
學歷
國立臺北護理健康大學
資訊管理系碩士班
2019 - 2020
國立臺北護理健康大學
資訊管理系
2015 - 2019
技能與專長
資料處理與統計分析
- Python 套件操作
曾經利用 Pandas 套件讀取 SQL 的論文資料並移除缺失值，接著依照要求進行條件篩選某年度資料。
資料庫
- SQL語法
- 了解MySQL基本操作，在撰寫程式上也經常利用SQL語法和資料庫互動。
- 熟悉SELECT 進階查詢、建立資料表和索引表 (Index Table)、修改欄位屬性。
- 幾次利用MySQL stored procedure以應對資料新增至不同的資料表。
- 資料庫軟體
知悉 MySQL、phpMyAdmin
網頁功能
- 前端
Bootstrap、JavaScript、CSS、Ajax
- 後端
PHP程式設計、Django網站框架(運用 Python 進行資料清洗和整理)
專案成就
校務分析系統的資料整理與視覺化呈現
2019/7~2019/12
- 主要內容
- 整理雜亂的校務資料並透過 Stored Procedure上傳至 MySQL 資料庫，接著依照要求在網頁上繪製出長條圖或折線圖。
- 使用者能自由調整學年度來觀看該年度的報告圖表，也可以上傳新樣本資料到資料庫。
- 使用技術
- 前端：HTML、CSS、Bootstrap、JQuery、Highcharts.js
- 後端：Django 框架，使用 Python從 MySQL 資料庫取得資料，接著利用 Pandas 套件進行資料整理，然後回傳條理性的整理結果給前端。
- 專案成效
瞭解校內歷年科系和社團營運的狀況資訊。
- 難點與克服
當時缺乏運用Python資料清理與使用web前端視覺化圖表套件的經驗，透過資源學習各式方法並嘗試運用，以此來實現教授的要求。
- 經驗收穫
包含資料整理的基本認識，知悉如何有效率地找尋方法來迎合需求，以及陪養從冗長技術文章中快速找重點的習慣。
榮譽
- 校內競賽
「北護退休教職員及資深校友返校座談會紀錄徵文」團體競賽，作品優良(2016.06)
資訊管理系第十七屆實務專題競賽，榮獲佳作
(2018.11)
- 校外競賽
2018「智慧X在地」服務創新與服務設計團體競賽，入圍北區決賽
(2018.11)
2017第22屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽，榮獲佳作
(2017.11)
自我練習
Kaggle 資料集- Water Potability
使用Water Potability資料集建立DNN模型，以此預測水質的適飲性(Potability)。
詳情：LinWilliam0822/KagglePractice_Water_Potability (github.com)
Kaggle 資料集- House Prices - Advanced Regression Techniques
使用House Prices - Advanced Regression Techniques資料集建立DNN模型，以此預測房屋售價(SalePrice)。
詳情：LinWilliam0822/KagglePractice_House_Prices_Solution (github.com)
Google BigQuery- 繪製「快篩試劑社區定點診所地理分布圖」
透過 Python 與 BigQuery 繪製「家用快篩試劑社區定點診所的地理分布圖」。
github 上的其他練習
自傳
一、 求學過程
- 大學期間
透過修習資訊相關的課程，例如：決策支援系統、R語言統計、商業智慧、資訊科學等，發現自己對於資料探勘的相關技術感到興趣。
- 研究所
研究所期間主要鑽研資料整理與分析方法，並且嘗試運用在校內工讀的「校務分析系統」，而工讀的經驗使我對資料分析有進一步的認識。
經常利用網路或書籍資源來接觸程式的實務範例，並以此來尋求功能設計問題的解決方法。畢業論文的研究是在健康識能領域上公開的次級資料之分析研究。
二、 人格特質與興趣
- 問題解決
程式語法經常遇到難點時，習慣轉換思考並透過網路資源和書籍來理解問題與應對方式。曾經花費大量時間瀏覽網路文章來學習部屬Django，以解決應用Python於網頁製作時所面臨的困難。
- 耐心詢問想法
在討論問題時會仔細請問並思考對方的想法和欲實現目的，若對方也不清楚則會試著提出作法及結果，然後詢問這種結果是否合適。在校時曾經有同學拜託我處理前端網頁的排版，但他不知道如何陳述想要的畫面，於是我試著草畫出我思考後的畫面成果，然後詢問他這種成果是否符合他的期望。
三、 職涯規劃
- 1~3年
- 觀察數個資料分析專案，累積技術案例的經驗，並從中自我摸索出想鑽研的領域目標。
- 以某項產業領域為鑽研主題，擬定一份能針對現狀問題的新分析方法，並以分析結果解決問題。
- 3~5年
- 成為特定領域的分析專家，針對數個問題提供分析結果，接著利用分析結果執行解決方案，並從執行後的回饋反思分析技術的框架是否符合需求。
林育晟 Yu-Cheng, Lin
生於 1997 年，畢業於國立臺北護理健康大學 資訊管理所。對資料分析技術領域深感興趣，在學過程中累積一定的數據分析經驗。曾經報名過政府的產業新尖兵計畫「AI跨領域數據科學人才培訓班」課程，以補足數據分析的基礎知識。近期在 Kaggle 自我練習，以此來加深數據分析的實作經驗。
宜蘭縣羅東鎮羅莊里20鄰天祥路55號5樓
0970-379-907
學歷
國立臺北護理健康大學
資訊管理系碩士班
2019 - 2020
國立臺北護理健康大學
資訊管理系
2015 - 2019
技能與專長
資料處理與統計分析
- Python 套件操作
曾經利用 Pandas 套件讀取 SQL 的論文資料並移除缺失值，接著依照要求進行條件篩選某年度資料。
資料庫
- SQL語法
- 了解MySQL基本操作，在撰寫程式上也經常利用SQL語法和資料庫互動。
- 熟悉SELECT 進階查詢、建立資料表和索引表 (Index Table)、修改欄位屬性。
- 幾次利用MySQL stored procedure以應對資料新增至不同的資料表。
- 資料庫軟體
知悉 MySQL、phpMyAdmin
網頁功能
- 前端
Bootstrap、JavaScript、CSS、Ajax
- 後端
PHP程式設計、Django網站框架(運用 Python 進行資料清洗和整理)
專案成就
校務分析系統的資料整理與視覺化呈現
2019/7~2019/12
- 主要內容
- 整理雜亂的校務資料並透過 Stored Procedure上傳至 MySQL 資料庫，接著依照要求在網頁上繪製出長條圖或折線圖。
- 使用者能自由調整學年度來觀看該年度的報告圖表，也可以上傳新樣本資料到資料庫。
- 使用技術
- 前端：HTML、CSS、Bootstrap、JQuery、Highcharts.js
- 後端：Django 框架，使用 Python從 MySQL 資料庫取得資料，接著利用 Pandas 套件進行資料整理，然後回傳條理性的整理結果給前端。
- 專案成效
瞭解校內歷年科系和社團營運的狀況資訊。
- 難點與克服
當時缺乏運用Python資料清理與使用web前端視覺化圖表套件的經驗，透過資源學習各式方法並嘗試運用，以此來實現教授的要求。
- 經驗收穫
包含資料整理的基本認識，知悉如何有效率地找尋方法來迎合需求，以及陪養從冗長技術文章中快速找重點的習慣。
榮譽
- 校內競賽
「北護退休教職員及資深校友返校座談會紀錄徵文」團體競賽，作品優良(2016.06)
資訊管理系第十七屆實務專題競賽，榮獲佳作
(2018.11)
- 校外競賽
2018「智慧X在地」服務創新與服務設計團體競賽，入圍北區決賽
(2018.11)
2017第22屆全國大專校院資訊應用服務創新競賽，榮獲佳作
(2017.11)
自我練習
Kaggle 資料集- Water Potability
使用Water Potability資料集建立DNN模型，以此預測水質的適飲性(Potability)。
詳情：LinWilliam0822/KagglePractice_Water_Potability (github.com)
Kaggle 資料集- House Prices - Advanced Regression Techniques
使用House Prices - Advanced Regression Techniques資料集建立DNN模型，以此預測房屋售價(SalePrice)。
詳情：LinWilliam0822/KagglePractice_House_Prices_Solution (github.com)
Google BigQuery- 繪製「快篩試劑社區定點診所地理分布圖」
透過 Python 與 BigQuery 繪製「家用快篩試劑社區定點診所的地理分布圖」。
github 上的其他練習
自傳
一、 求學過程
- 大學期間
透過修習資訊相關的課程，例如：決策支援系統、R語言統計、商業智慧、資訊科學等，發現自己對於資料探勘的相關技術感到興趣。
- 研究所
研究所期間主要鑽研資料整理與分析方法，並且嘗試運用在校內工讀的「校務分析系統」，而工讀的經驗使我對資料分析有進一步的認識。
經常利用網路或書籍資源來接觸程式的實務範例，並以此來尋求功能設計問題的解決方法。畢業論文的研究是在健康識能領域上公開的次級資料之分析研究。
二、 人格特質與興趣
- 問題解決
程式語法經常遇到難點時，習慣轉換思考並透過網路資源和書籍來理解問題與應對方式。曾經花費大量時間瀏覽網路文章來學習部屬Django，以解決應用Python於網頁製作時所面臨的困難。
- 耐心詢問想法
在討論問題時會仔細請問並思考對方的想法和欲實現目的，若對方也不清楚則會試著提出作法及結果，然後詢問這種結果是否合適。在校時曾經有同學拜託我處理前端網頁的排版，但他不知道如何陳述想要的畫面，於是我試著草畫出我思考後的畫面成果，然後詢問他這種成果是否符合他的期望。
三、 職涯規劃
- 1~3年
- 觀察數個資料分析專案，累積技術案例的經驗，並從中自我摸索出想鑽研的領域目標。
- 以某項產業領域為鑽研主題，擬定一份能針對現狀問題的新分析方法，並以分析結果解決問題。
- 3~5年
- 成為特定領域的分析專家，針對數個問題提供分析結果，接著利用分析結果執行解決方案，並從執行後的回饋反思分析技術的框架是否符合需求。