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Definition of Reputation Credits
黃昱庭
關貿網路股份有限公司｜資料分析師
私立中華大學｜資訊管理學系 碩士畢業
1~2年工作經歷｜希望職稱：資料科學家、數據分析師、數據工程師、軟體工程師
我叫黃昱庭，正在尋找以資料科學為職務核⼼能⼒的職涯發展機會，喜歡嘗試和挑戰，對於撰寫程式及數據分析充滿激情與熱忱，每當透過數據分析技巧去開發、設計不同類型的模型，總能帶給我滿滿的成就感。
專長
程式設計
Python、R、C、C++
資料庫 / 分析工具
SQL、Pandas、Tableau、Pyodbc
機器 / 深度學習
Numpy、Scikit-learn、Weka、TensorFlow、Pytorch
網路爬蟲
Selenium、BeautifulSoup
作業系統 / IDEs
Windows、Linux、Pycharm、Visual Studio 、Jupyter Notebook、Spyder
文書作業軟體
Excel、Word、PowerPoint
工作經歷
資料分析師
關貿網路股份有限公司(2020/4~2022/2)
1.將資料進行前處理及數據清洗。
2.透過Python程式語言進行網路爬蟲及資料探勘。
3.使用統計軟體(如SPSS)進行統計檢定及數據分析。
4.藉由視覺化軟體(如Tableau)進行資料操作及數據視覺化。
5.透過SQL語言串接不同資料庫進行資料勾稽。
6.將結果產出分析報告做為回饋及貢獻。
重要貢獻：
【人氣電商平台食安風險研析】：透過網路爬蟲與食藥署資料庫勾稽，成功稽查3家業者，為國人食品安全把關。
【資料不平衡處理方法及效益評估】：評估不同資料不平衡處理方法，改善原有24個產品中分類模型中的14個。
【演算法最佳化參數調整評估】：提供表現更好的參數去建立模型、預測數據，提高模型準確率。
專案成就
人氣電商平台食安風險研析(2020/11~2020/12)
成功稽查3家可疑業者，為國人食品安全把關
1.透過Python程式語言撰寫網路爬蟲抓取人氣電商平台(MOMO購物網、PChome線上購物等)豆製品相關產品之資料(產品名稱、製造廠、地址等)。
2.將資料進行前處理，去除重複及不合適之資料。
3.與食藥署資料庫進行勾稽比對，找尋潛在風險業者。
4.成功於260家業者中找出3家潛在風險業者，並提供給稽查單位。
5.根據稽查結果回報該3家業者均有違規之情形。
資料不平衡處理方法及效益評估(2021/1~2021/3)
改善原有24個產品中分類模型中的14個
食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因產品檢驗後大多為合格，故採用「等比例放大」及「SMOTE」方法來改善資料不平衡的問題。為了提升模型對於不合格產品之辨別能力，故針對其他資料不平衡方法進行研析。
1.透過Python程式語言撰寫資料不平衡處理方法(Borderline SMOTE、貝氏網路等)。
2.將訓練資料集透過上述方法使其資料平衡至設定之比例(合格與不合格比例7比3等)。
3.平衡後之資料放入機器學習模型。
4.比較不同資料不平衡處理方法之成效。
5.最終24個產品中分類模型中有14個採用新的方法。
演算法最佳化參數調整評估(2022/1~2022/2)
提供表現更好的參數去建立模型、預測數據，提高模型準確率
食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因專案時程問題，故各機器學習模型中所使用之參數均為預設之參數，為了提升模型之準確率，故針對各模型之參數進行研析。
1.透過Python程式語言撰寫機器學習模型(決策樹、隨機森林、羅吉斯迴歸等)。
2.調整各機器學習模型之參數(決策樹之深度、模型迭代次數等)。
3.將訓練資料放入調整參數之機器學習模型。
4.比較不同參數之預測成效。
5.提供表現更好的參數去建立預測模型。
學歷
私立中華大學
資訊管理學系｜碩士畢業(2016/9~2018/1)
私立中華大學
資訊管理學系｜大學畢業(2012/9~2016/6)
語文能力
中文
聽：精通｜說：精通｜讀：精通｜寫：精通
英文
聽：略懂｜說：略懂｜讀：略懂｜寫：略懂
自傳
【關於我】
我叫黃昱庭，喜歡嘗試和挑戰，對於撰寫程式及數據分析充滿激情與熱忱，每當透過數據分析技巧去開發、設計不同類型的模型，總能帶給我滿滿的成就感。
【第一份工作 資料分析師】
任職於關貿網路股份有限公司並駐點於食藥署，主要工作內容是負責數據處理、清洗、整合、分類、視覺化及建立機器學習模型。數據分析的前期需要運用SQL、Python去處理，而後期會透過視覺化軟體(Tableau)製作淺而易懂的各種圖表並整理成分析報告作為貢獻。
※重要貢獻：
(1)人氣電商平台食安風險研析：成功稽查3家可疑業者，為國人食品安全把關
透過Python撰寫網路爬蟲抓取人氣電商平台之資料，接著利用SQL與食藥署資料庫進行勾稽比對，最後成功於260家業者中找出3家潛在風險業者。
(2)資料不平衡處理方法及效益評估：改善原有24個產品中分類模型中的14個
食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因產品檢驗後大多為合格，故採用「等比例放大」及「SMOTE」方法來改善資料不平衡的問題。為了提升模型對於不合格產品之辨別能力，故針對其他資料不平衡方法進行研析(Borderline SMOTE、貝氏網路等)，最終24個產品中分類模型中有14個採用新的方法。
(3)演算法最佳化參數調整評估：提供表現更好的參數建立模型，提高模型準確率
透過Python撰寫機器學習模型(決策樹、隨機森林、羅吉斯迴歸等)並持續調整各項參數，接著比較不同參數之預測成效，最後提供表現更好的參數去建立預測模型。
(4)設計簡單使用之統計檢定軟體：提供簡易方便的軟體供同仁使用
於食藥署駐點期間，除了要負責計畫專案的工作，也需要針對國內外食品進行數據分析，撰寫報告時經常會使用統計檢定，而署內同仁並非都擅長程式撰寫或使用統計軟體(SPSS)，因此我設計了一個簡單方便的軟體供同仁使用，只需要透過讀取檔案即可完成所有的檢定。
【在學期間】
於2018年1月提前取得中華大學資訊管理學系碩士學位，在碩士班的求學過程中主要探討Python、SQL、機器學習及數據分析。因為對於數據分析的熱忱，在撰寫論文時，將身心障礙患者之相關訊息透過Python及Scikit-learn來建立機器學習模型(如支援向量機、決策樹及單純貝氏)，並將最後預測患者表現情況之結果作為貢獻。
※特殊事蹟：
(1)獲得研討會特優論文獎：
在完成論文撰寫後，我參加了2017年第七屆全國資訊管理前瞻技術研討會，與來自全國各校的學生相互交流及學習經驗，最後從中獲得了該屆研討會的特優論文獎。
(2)透過數據分析提升招生率：
就讀碩士班一年級期間，我申請了校內校務研究中心的實習工作，工作內容透過SQL撈取來自全國各地不同縣市及背景的學生資料，並把資料進行處理，接著將資料輸入至數據分析軟體(Weka)進行預測分析，最後提出相關招生策略。
(3)衛生福利部大數據計畫專案：
在碩士班教授的推薦下，我參與2017年的衛生福利部計畫專案，為了進行數據分析，首先我將資料進行前處理，但由於資料量過於龐大，使用數據分析軟體(Weka)無法有效率的完成需求，因此我選擇透過我的專長及在數據分析中主流的Python來建立機器學習模型，並完成計畫案之需求。
透過這些學經歷，我決定尋找與Python程式設計或數據分析相關的工作，而我的優勢在於擁有Python、SQL、機器學習及數據分析的背景及經歷，透過其背景以及配合本身積極學習且勇於嘗試的學習態度，我相信能讓我勝任工作職務，也希望貴公司能給予一面試機會，謝謝。
證照
ERP規劃師 、ERP軟體應用師、OCE(Oracle Database SQL Certified Expert)、食藥署巨量資料分析專業訓練及格證書
黃昱庭
關貿網路股份有限公司｜資料分析師
私立中華大學｜資訊管理學系 碩士畢業
1~2年工作經歷｜希望職稱：資料科學家、數據分析師、數據工程師、軟體工程師
我叫黃昱庭，正在尋找以資料科學為職務核⼼能⼒的職涯發展機會，喜歡嘗試和挑戰，對於撰寫程式及數據分析充滿激情與熱忱，每當透過數據分析技巧去開發、設計不同類型的模型，總能帶給我滿滿的成就感。
專長
程式設計
Python、R、C、C++
資料庫 / 分析工具
SQL、Pandas、Tableau、Pyodbc
機器 / 深度學習
Numpy、Scikit-learn、Weka、TensorFlow、Pytorch
網路爬蟲
Selenium、BeautifulSoup
作業系統 / IDEs
Windows、Linux、Pycharm、Visual Studio 、Jupyter Notebook、Spyder
文書作業軟體
Excel、Word、PowerPoint
工作經歷
資料分析師
關貿網路股份有限公司(2020/4~2022/2)
1.將資料進行前處理及數據清洗。
2.透過Python程式語言進行網路爬蟲及資料探勘。
3.使用統計軟體(如SPSS)進行統計檢定及數據分析。
4.藉由視覺化軟體(如Tableau)進行資料操作及數據視覺化。
5.透過SQL語言串接不同資料庫進行資料勾稽。
6.將結果產出分析報告做為回饋及貢獻。
重要貢獻：
【人氣電商平台食安風險研析】：透過網路爬蟲與食藥署資料庫勾稽，成功稽查3家業者，為國人食品安全把關。
【資料不平衡處理方法及效益評估】：評估不同資料不平衡處理方法，改善原有24個產品中分類模型中的14個。
【演算法最佳化參數調整評估】：提供表現更好的參數去建立模型、預測數據，提高模型準確率。
專案成就
人氣電商平台食安風險研析(2020/11~2020/12)
成功稽查3家可疑業者，為國人食品安全把關
1.透過Python程式語言撰寫網路爬蟲抓取人氣電商平台(MOMO購物網、PChome線上購物等)豆製品相關產品之資料(產品名稱、製造廠、地址等)。
2.將資料進行前處理，去除重複及不合適之資料。
3.與食藥署資料庫進行勾稽比對，找尋潛在風險業者。
4.成功於260家業者中找出3家潛在風險業者，並提供給稽查單位。
5.根據稽查結果回報該3家業者均有違規之情形。
資料不平衡處理方法及效益評估(2021/1~2021/3)
改善原有24個產品中分類模型中的14個
食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因產品檢驗後大多為合格，故採用「等比例放大」及「SMOTE」方法來改善資料不平衡的問題。為了提升模型對於不合格產品之辨別能力，故針對其他資料不平衡方法進行研析。
1.透過Python程式語言撰寫資料不平衡處理方法(Borderline SMOTE、貝氏網路等)。
2.將訓練資料集透過上述方法使其資料平衡至設定之比例(合格與不合格比例7比3等)。
3.平衡後之資料放入機器學習模型。
4.比較不同資料不平衡處理方法之成效。
5.最終24個產品中分類模型中有14個採用新的方法。
演算法最佳化參數調整評估(2022/1~2022/2)
提供表現更好的參數去建立模型、預測數據，提高模型準確率
食藥署於2020年導入人工智慧，開始管控邊境進口之產品，因專案時程問題，故各機器學習模型中所使用之參數均為預設之參數，為了提升模型之準確率，故針對各模型之參數進行研析。
1.透過Python程式語言撰寫機器學習模型(決策樹、隨機森林、羅吉斯迴歸等)。
2.調整各機器學習模型之參數(決策樹之深度、模型迭代次數等)。
3.將訓練資料放入調整參數之機器學習模型。
4.比較不同參數之預測成效。
5.提供表現更好的參數去建立預測模型。
學歷
私立中華大學
資訊管理學系｜碩士畢業(2016/9~2018/1)
私立中華大學
資訊管理學系｜大學畢業(2012/9~2016/6)
語文能力
中文
聽：精通｜說：精通｜讀：精通｜寫：精通
英文