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数据挖掘求职简历案例参考：
求职意向
求职类型：全职
意向岗位：数据挖掘
意向城市：广东广州
薪资要求：面议
求职状态：随时到岗
教育背景
时间：20xx.9-20xx.7 学校名称：幻主简历大学专业名称：计算机科学与技术 学校描述：2017/5 考取软件设计师资格证书
工作经历
时间：20xx.5-至今 公司名称：幻主简历范文案例 职位名称：数据工程师 1、设计和搭建基于数据中台理念的数据架构，确保数据的一致性、可扩展性和高可靠性。2、 负责数据分层架构的设计，将数据按照不同的业务层次进行组织和管理，提升数据的可发现性和可用性。3、使用Hadoop和Spark技术栈进行大数据处理，优化数据处理流程，减少数据处理时间。4、 设计数据流程，实现数据的提取、转换和加载（ETL），确保数据在不同阶段的准确性和完整性。5、引入元数据管理工具，建立数据词典和数据血缘关系，提升数据可追溯性和数据治理效率。6、协助制定数据治理策略，确保数据安全性和合规性，推动数据隐私保护措施的落地。7、与业务部门和数据科学团队紧密合作，理解需求，提供技术支持，推动数据驱动决策的实现。时间：20xx.10-20xx.5 公司名称：幻主简历范文案例职位名称：数据工程师 1、负责数仓相关工作，清洗处理数据2、负责部分算法相关项目，包括疾病预警等3、协助运营相关工作，开发部分API接口时间：20xx.8-20xx.10 公司名称：幻主简历范文案例职位名称：数据工程师 1、负责数仓相关工作，包括数据ETL过程，离线、实时数据处理，数据表结构、分区的设定等2、负责用户画像建模相关工作3、负责AI预警模型相关模型开发工作4、参与用户知识图谱挖掘相关工作
项目经验
时间：20xx.5-至今 项目名称：幻主简历xxx项目案例项目角色：数据开发 1、分析不同数据源的结构和格式，设计了有效的数据抽取策略，确保从多个系统中高效地提取数据。2、利用Python编程或Kettle处理工具，开发了自动化的数据转换脚本，将数据从原始格式转换为适合数据仓库的标准格式。3、实施数据清洗和质量控制，识别并处理数据中的异常值、缺失值等问题，以确保数据质量。4、设计了数据加载流程，将转换后的数据加载到数据仓库中，确保数据在不同层次的一致性和完整性。5、针对大数据量的情况，优化了数据处理算法，提高了处理效率，缩短了数据处理时间。6、引入任务调度工具XXJOB，实现了自动化的ETL流程调度和监控。时间：20xx.1-至今 项目名称：幻主简历xxx项目案例 项目角色：数据开发 1、设计了数据中台的整体架构，包括数据湖和数据仓库的结构，以满足不同业务需求的数据存储和访问要求。2、进行数据分层，根据业务层次和数据类型将数据进行组织和管理，以提升数据的可发现性和可用性。3、搭建了基于Hadoop的大数据处理平台，用于数据的提取、转换、加载和分析。4、开发自动化的ETL流程，使用Python或kettle编写了数据转换脚本，确保数据从源系统到数据中台的高效和准确。5、与业务团队紧密合作，理解需求，协助建立数据模型，并确保数据中台能够满足不断变化的业务需求。时间：20xx.11-20xx.1 项目名称：幻主简历xxx项目案例项目角色：算法开发 该比赛主要基于医疗、医保数据进行算法建模，创新改革常州的医疗。根据常州提供的医保数据、医疗信息以及相关的患者信息，采用时间序列模型，预测出未2年常州的医保开销，采用logistics算法，预测出脑梗患者未来所需开销1、收集和清洗了脑梗患者的基本信息、历史病例等在内的多维度信息，为模型训练和评估提供了丰富的数据源。2、利用Python和机器学习库，开发了一个预测模型，采用logistics算法进行训练，以预测患者未来所需开销3、进行特征工程，筛选并衍生关键特征，提高了模型的预测准确率和稳定性。4、利用交叉验证和网格搜索等技术，对模型进行了调优，以获得最佳的超参数配置，并与医学经验结合，验证是否符合逻辑5、对训练结果进行截图，协助完成报告编写、汇报时间：20xx.10-20xx.3 项目名称：幻主简历xxx项目案例 项目角色：数据开发 1、收集来自多个数据源的医生信息，如医生基本信息、资质等，为宽表构建提供全面的数据源。 2、进行数据预处理，对数据进行清洗、去重和转换，确保数据的质量和一致性。3、设计宽表的结构，根据业务需求和数据关系，将不同数据源的信息整合到一个统一的表结构中。4、使用SQL和python进行数据转换，将原始数据进行拼接、合并和汇总。5、引入数据质量控制策略，对转换后的数据进行校验，确保宽表的准确性和完整性。6、为宽表中的数据添加索引，提高数据查询性能，以满足医疗数据分析的需求。时间：20xx.3-20xx.5 项目名称：幻主简历xxx项目案例 项目角色：算法开发 根据瑞金医院提供的胰腺癌患者信息，对术后是否发生胰瘘进行预测。1、收集了包括患者术前的基本信息，术中操作信息以及术后的检查信息等多维度医疗数据，为预测模型提供了丰富的特征。2、进行数据清洗和预处理，处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和可用性。3、使用Python编程，选择合适的机器学习算法，算法主要采取xgb、lgb、catboost、logistics、randomforest等算法分别建模4、进行交叉验证和超参数调优，以获得最佳的模型性能和泛化能力。5、创建了预测模型，能够根据个体的医疗数据，预测其未来一段时间是否胰瘘的概率。6、对模型进行了评估和验证，包括准确率、召回率、AUC等指标，以保证模型的有效性和稳定性。7、提供训练结果截图、预测结果截图 ，协助医生完成报告编写、汇报时间：20xx.5-20xx.8 项目名称：幻主简历xxx项目案例项目角色：算法开发 输入医院简称或常用说法，输出医院标准名称。难点：医院名称中存在个别字不一样导致医院名称不一致，较难映射。尝试了多种算法进行映射，包括Levenshtein以及词向量计算相似度，效果不好，最后采用提取关键词进行映时间：20xx.8-20xx.10 项目名称：幻主简历xxx项目案例 项目角色：后端开发 该项目为计算患者未来治疗所需花费。该后端主要采用Django进行开发，药物经济学相关模型主要根据R语言进行开发。最后采用Docker进行部署。难点：主要由于对R语言不太熟悉，需研究R语言耗费时间。时间：20xx.10-20xx.11 项目名称：幻主简历xxx项目案例 项目角色：api接口开发 开发各种查询接口，协助运营进行决策分析。开发的接口主要包括医院名称地址查询、医院人数统计接口、疾病查询接口、信息提取接口。信息提取接口主要采用NER算法进行识别。根据医院的医嘱信息，提取出患者的关键信息。时间：20xx.1-20xx.4 项目名称：幻主简历xxx项目案例项目角色：算法开发 1、收集和清洗了包括个人信息、财务状况、信用历史等在内的多维度数据，为模型训练和评估提供了丰富的数据源。2、利用Python和机器学习库，开发了一个预测模型，采用XGBoost算法进行训练，以识别潜在的高风险借款人。3、进行特征工程，筛选并衍生关键特征，提高了模型的预测准确率和稳定性。4、 利用交叉验证和网格搜索等技术，对模型进行了调优，以获得最佳的超参数配置。5、针对模型进行了全面的评估和验证，包括准确率、召回率、ROC曲线等，确保其在不同场景下的稳健性。
自我评价
1、有很强的学习能力、学习习惯和分享精神。2、具有良好的逻辑思维能力及独立思考能力。3、注重团队合作，有耐心，责任心。
专业技能
1.熟练掌握大数据处理平台，如Hadoop、Spark和Flink等，能够有效地处理和分析大规模数据。2.熟悉关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如Hive、HBase），能够进行数据建模、查询优化和性能调优。3.具备数据仓库架构设计的能力，了解维度建模和星型/雪花模型，能够设计适合业务需求的数据结构。4.熟悉ETL（抽取、转换、加载）流程，能够使用工具（如kettle）或编程语言（如Python）实现数据的清洗、转换和加载。5.理解数据分层的概念，能够将数据按照业务需求进行合理的分层和组织，提高数据可发现性和可用性。6.熟悉数据质量控制方法，能够建立数据质量规则、监控和清洗策略，推动数据治理流程。7.能够分析问题、追踪根因，并提供有效的解决方案，确保数据流程的稳定性和数据质量。