相安
应用开发 · 2年经验 · IBM
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技术能力
熟悉Python，Linux 操作系统，熟悉网络和系统编程，熟悉Git。熟悉SQL。
项目经历：
1.医疗问答机器人（创新工场）
基于Python构建Neo4j图形数据库，构建医学药品分类知识图谱KG;
2.英国超市的数据转换 基于AWS(S3,dynamoDB，cloudwatch)+Bitbucket+Docker+Jenkins
根据英国客户需要，开发相应接口，将源数据转换成目标数据，上传至AWS并完成测试。
3.同城票据网 实时数据爬取 requests+Django+mongodb+html+javascript+css
模拟发包，通过接口，获取该网站里的实时数据，存储到mongodb中，在views.py处理数据，
进行过滤，清洗，在templates渲染。（难点：保证数据不遗漏，页面数据更新较快）
量级：每天大概15万数据，4G内存的照片
4.票易安 数据爬取 selenium+pillow
爬取银行信息，获取票面照片，使用百度ORC API接口识别图片，获取关键信息，导入Excel
中。
熟悉反爬机制，处理过各种验证码，能够实现模拟登陆。了解Scrapy,Scrapy-Redis。
自学部分：
掌握基本的机器学习算法,了解Scikit-Learn,Numpy,Pandas和Matplotlib,了解神经网络。
1).基于Tensorflow,使用卷积神经网络对MNIST数据集分类；
2).使用NLTK包进行微博情感分析，Bayes算法训练模型，对数据进行处理清洗；
3)美国总统大选民意调查数据统计（Kaggle）；
---------------------------------------------------------- 获奖 及荣誉
项目经历：
1.医疗问答机器人（创新工场）
基于Python构建Neo4j图形数据库，构建医学药品分类知识图谱KG;
2.英国超市的数据转换 基于AWS(S3,dynamoDB，cloudwatch)+Bitbucket+Docker+Jenkins
根据英国客户需要，开发相应接口，将源数据转换成目标数据，上传至AWS并完成测试。
3.同城票据网 实时数据爬取 requests+Django+mongodb+html+javascript+css
模拟发包，通过接口，获取该网站里的实时数据，存储到mongodb中，在views.py处理数据，
进行过滤，清洗，在templates渲染。（难点：保证数据不遗漏，页面数据更新较快）
量级：每天大概15万数据，4G内存的照片
4.票易安 数据爬取 selenium+pillow
爬取银行信息，获取票面照片，使用百度ORC API接口识别图片，获取关键信息，导入Excel
中。
熟悉反爬机制，处理过各种验证码，能够实现模拟登陆。了解Scrapy,Scrapy-Redis。
自学部分：
掌握基本的机器学习算法,了解Scikit-Learn,Numpy,Pandas和Matplotlib,了解神经网络。
1).基于Tensorflow,使用卷积神经网络对MNIST数据集分类；
2).使用NLTK包进行微博情感分析，Bayes算法训练模型，对数据进行处理清洗；
3)美国总统大选民意调查数据统计（Kaggle）；
---------------------------------------------------------- 获奖 及荣誉
项目经验
熟悉Python，Linux 操作系统，熟悉网络和系统编程，熟悉Git。熟悉SQL。
项目经历：
1.医疗问答机器人（创新工场）
基于Python构建Neo4j图形数据库，构建医学药品分类知识图谱KG;
2.英国超市的数据转换 基于AWS(S3,dynamoDB，cloudwatch)+Bitbucket+Docker+Jenkins
根据英国客户需要，开发相应接口，将源数据转换成目标数据，上传至AWS并完成测试。
3.同城票据网 实时数据爬取 requests+Django+mongodb+html+javascript+css
模拟发包，通过接口，获取该网站里的实时数据，存储到mongodb中，在views.py处理数据，
进行过滤，清洗，在templates渲染。（难点：保证数据不遗漏，页面数据更新较快）
量级：每天大概15万数据，4G内存的照片
4.票易安 数据爬取 selenium+pillow
爬取银行信息，获取票面照片，使用百度ORC API接口识别图片，获取关键信息，导入Excel
中。
熟悉反爬机制，处理过各种验证码，能够实现模拟登陆。了解Scrapy,Scrapy-Redis。
自学部分：
掌握基本的机器学习算法,了解Scikit-Learn,Numpy,Pandas和Matplotlib,了解神经网络。
1).基于Tensorflow,使用卷积神经网络对MNIST数据集分类；
2).使用NLTK包进行微博情感分析，Bayes算法训练模型，对数据进行处理清洗；
3)美国总统大选民意调查数据统计（Kaggle）；
---------------------------------------------------------- 获奖 及荣誉
项目经历：
1.医疗问答机器人（创新工场）
基于Python构建Neo4j图形数据库，构建医学药品分类知识图谱KG;
2.英国超市的数据转换 基于AWS(S3,dynamoDB，cloudwatch)+Bitbucket+Docker+Jenkins
根据英国客户需要，开发相应接口，将源数据转换成目标数据，上传至AWS并完成测试。
3.同城票据网 实时数据爬取 requests+Django+mongodb+html+javascript+css
模拟发包，通过接口，获取该网站里的实时数据，存储到mongodb中，在views.py处理数据，
进行过滤，清洗，在templates渲染。（难点：保证数据不遗漏，页面数据更新较快）
量级：每天大概15万数据，4G内存的照片
4.票易安 数据爬取 selenium+pillow
爬取银行信息，获取票面照片，使用百度ORC API接口识别图片，获取关键信息，导入Excel
中。
熟悉反爬机制，处理过各种验证码，能够实现模拟登陆。了解Scrapy,Scrapy-Redis。
自学部分：
掌握基本的机器学习算法,了解Scikit-Learn,Numpy,Pandas和Matplotlib,了解神经网络。
1).基于Tensorflow,使用卷积神经网络对MNIST数据集分类；
2).使用NLTK包进行微博情感分析，Bayes算法训练模型，对数据进行处理清洗；
3)美国总统大选民意调查数据统计（Kaggle）；
---------------------------------------------------------- 获奖 及荣誉
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