爬虫，数据分析，机器学习，图片验证码破解等
熟练在Linux环境下使用Python面向对象编程，遵循PEP8编程规范，具有良好的编码习惯
熟练使用 Django，Flask web 开发框架，熟悉 Restful 设计风格
熟练使用 Mysql，Redis , Mongodb数据库, 了解基本的设计，调优原则
熟悉使用 Celery 服务器处理异步任务，crontab定时任务，Elasticsearch，FastDFS，Docker
熟悉掌握Python多线程, 多进程，协程编程
熟悉 HTTP/HTTPS、TCP/IP 等网络通讯协议，了解WS、WSS协议
熟悉 Git 分布式版本控制系统, Uwsgi+Nginx 服务器项目部署
熟悉常用的Python数据分析相关库， 如scikit-learn，numpy, pandas, matplotlib, 并使用echartsjs可视化
了解分类，回归，聚类，降维，模型选择等常见机器学习算法的产生的原因，数学推导，参数的意义
了解TensorFlow框架和jieba工具包，对图片验证码识别，手写数字，文本分析，唐诗生成有自学过相关项目案例
了解数据结构与算法，计算机组成，微机以及网络的基本原理
有C++和java基础，有虚幻4游戏引擎开发经验

酒店高价值顾客预测，新闻批评爬下去，并进行建模，分类
1.根据某渠道获取全网新闻数据（SogouCA）
2.数据探索和分析，数据预处理，对数据清洗和缺失值进行处理
3.利用 jieba 分词进行关键字提取，使用 LDA 构建主题模型可直观展示每篇文章的关键词
4.把分类标签和分好词的文章转换成向量，使用 MultinomialNB 分类器建模并作分类和预测
5.对数据进行探索及清洗，对数据进行数据标准化
6.利用 K-means 聚类算法，设定聚类个数 K，最大迭代次数，根据欧氏距离进行聚类
7.利用 pandas 和 matplotlib 绘制不同客户群的概率密度函数图，通过图形直观比较不同客户群的价值，通过聚类可视化工具 TSNE 直观展示聚类效果图