越过眼睛
python开发
华为 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳 龙岗
时间：
可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
计算机语言：python(熟悉多线程、多进程、协程的使用，有Java语言基础，具备良好的编程风格和习惯)，c#，go，Tensorflow
数据采集：python爬虫熟练使用Scrapy(requests、Selenium、re、xpath、css、urllib、bs4进行网页请求和数据提取)
数据处理：数据清洗，数据分析python库：Numpy，Pandas，matplotlib等...
机器学习：常见的机器学校算法，（LR、NB、RF、SVM、K-MEANS、PCA）
数据库：Mysql，Mongodb，Redis的基本操作
数据采集：python爬虫熟练使用Scrapy(requests、Selenium、re、xpath、css、urllib、bs4进行网页请求和数据提取)
数据处理：数据清洗，数据分析python库：Numpy，Pandas，matplotlib等...
机器学习：常见的机器学校算法，（LR、NB、RF、SVM、K-MEANS、PCA）
数据库：Mysql，Mongodb，Redis的基本操作
项目经验
项目简介：好好租项目是一个前后端分离的项目。前端使用VUE框架，后端采用Django框架，项目主要是帮助公寓主 发布租赁信息，方便找房用户寻找合适房源
项目职责：
1：项目使用Django框架，进行用户的注册，登录，手机号认证，用户中心以及找回密码的接口开发
2：项目使用Mysql数据库存储数据，同时搭建Mysql主从防止宕机，进行数据备份
3：使用Redis的缓存淘汰策略实现租房热搜排行
4：使用celery异步任务技术以及容联云通讯发送注册短信验证码5：使用session用户认证和状态保持
信用评分模型
1.数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理。
2.探索性数据分析，使用直方图、箱形图获取样本分布的大概情况，为进一步的操作
打基础。
3.变量选择，筛选出对违约状态影响最显著的指标，主要有单变量特征选择方法和基
于机器学习模型的方法 。
4.模型开发，该步骤主要包括变量分段、变量的 WOE（证据权重）变换和逻辑回归
估算三部分。
5.模型评估，该步骤主要是评估模型的区分能力、预测能力、稳定性。
6.使用 Logistic 模型跑数据，并对生成的模型进行评估。
7.运用 ROC 曲线评估，结果的 AUC 值符合要求。
项目职责：
1：项目使用Django框架，进行用户的注册，登录，手机号认证，用户中心以及找回密码的接口开发
2：项目使用Mysql数据库存储数据，同时搭建Mysql主从防止宕机，进行数据备份
3：使用Redis的缓存淘汰策略实现租房热搜排行
4：使用celery异步任务技术以及容联云通讯发送注册短信验证码5：使用session用户认证和状态保持
信用评分模型
1.数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理。
2.探索性数据分析，使用直方图、箱形图获取样本分布的大概情况，为进一步的操作
打基础。
3.变量选择，筛选出对违约状态影响最显著的指标，主要有单变量特征选择方法和基
于机器学习模型的方法 。
4.模型开发，该步骤主要包括变量分段、变量的 WOE（证据权重）变换和逻辑回归
估算三部分。
5.模型评估，该步骤主要是评估模型的区分能力、预测能力、稳定性。
6.使用 Logistic 模型跑数据，并对生成的模型进行评估。
7.运用 ROC 曲线评估，结果的 AUC 值符合要求。
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越过眼睛
python开发 · 2年经验 · 华为
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信用行为
0
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评价数
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技术能力
计算机语言：python(熟悉多线程、多进程、协程的使用，有Java语言基础，具备良好的编程风格和习惯)，c#，go，Tensorflow
数据采集：python爬虫熟练使用Scrapy(requests、Selenium、re、xpath、css、urllib、bs4进行网页请求和数据提取)
数据处理：数据清洗，数据分析python库：Numpy，Pandas，matplotlib等...
机器学习：常见的机器学校算法，（LR、NB、RF、SVM、K-MEANS、PCA）
数据库：Mysql，Mongodb，Redis的基本操作
数据采集：python爬虫熟练使用Scrapy(requests、Selenium、re、xpath、css、urllib、bs4进行网页请求和数据提取)
数据处理：数据清洗，数据分析python库：Numpy，Pandas，matplotlib等...
机器学习：常见的机器学校算法，（LR、NB、RF、SVM、K-MEANS、PCA）
数据库：Mysql，Mongodb，Redis的基本操作
项目经验
项目简介：好好租项目是一个前后端分离的项目。前端使用VUE框架，后端采用Django框架，项目主要是帮助公寓主 发布租赁信息，方便找房用户寻找合适房源
项目职责：
1：项目使用Django框架，进行用户的注册，登录，手机号认证，用户中心以及找回密码的接口开发
2：项目使用Mysql数据库存储数据，同时搭建Mysql主从防止宕机，进行数据备份
3：使用Redis的缓存淘汰策略实现租房热搜排行
4：使用celery异步任务技术以及容联云通讯发送注册短信验证码5：使用session用户认证和状态保持
信用评分模型
1.数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理。
2.探索性数据分析，使用直方图、箱形图获取样本分布的大概情况，为进一步的操作
打基础。
3.变量选择，筛选出对违约状态影响最显著的指标，主要有单变量特征选择方法和基
于机器学习模型的方法 。
4.模型开发，该步骤主要包括变量分段、变量的 WOE（证据权重）变换和逻辑回归
估算三部分。
5.模型评估，该步骤主要是评估模型的区分能力、预测能力、稳定性。
6.使用 Logistic 模型跑数据，并对生成的模型进行评估。
7.运用 ROC 曲线评估，结果的 AUC 值符合要求。
项目职责：
1：项目使用Django框架，进行用户的注册，登录，手机号认证，用户中心以及找回密码的接口开发
2：项目使用Mysql数据库存储数据，同时搭建Mysql主从防止宕机，进行数据备份
3：使用Redis的缓存淘汰策略实现租房热搜排行
4：使用celery异步任务技术以及容联云通讯发送注册短信验证码5：使用session用户认证和状态保持
信用评分模型
1.数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理。
2.探索性数据分析，使用直方图、箱形图获取样本分布的大概情况，为进一步的操作
打基础。
3.变量选择，筛选出对违约状态影响最显著的指标，主要有单变量特征选择方法和基
于机器学习模型的方法 。
4.模型开发，该步骤主要包括变量分段、变量的 WOE（证据权重）变换和逻辑回归
估算三部分。
5.模型评估，该步骤主要是评估模型的区分能力、预测能力、稳定性。
6.使用 Logistic 模型跑数据，并对生成的模型进行评估。
7.运用 ROC 曲线评估，结果的 AUC 值符合要求。
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