彼岸
python数据分析师
浙江鸿程计算机系统有限公司 · 3年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
杭州 西湖
时间：
周六周日可工作日远程
信用行为
1
接单数
0
评价数
0
收藏数
100%
五星率
技术能力
1、熟练使用Python。
2、熟练使用数据库操作。
3、熟练使用numpy pandas scipy statsmodels sklearn pytorch seaborn matplotlib等数据分析与计算库
4、熟悉pyquery lxml beautifulsoup flask 等网络爬虫与web框架
5、熟练掌握常用机器学习模型算法，具有一定实际开发经验
6、对python 数据分析、数据建模、具有丰富经验。
2、熟练使用数据库操作。
3、熟练使用numpy pandas scipy statsmodels sklearn pytorch seaborn matplotlib等数据分析与计算库
4、熟悉pyquery lxml beautifulsoup flask 等网络爬虫与web框架
5、熟练掌握常用机器学习模型算法，具有一定实际开发经验
6、对python 数据分析、数据建模、具有丰富经验。
项目经验
项目1：kriging地图差值模型算法
编写kriging差值算法模型，对三维数据进行差值处理，numpy手动实现，并配有基本地图可视化功能，现已在github开源。
地址：[——审核组按：请勿留技术博客地址，已锁定简历3个月至21/06/12——]
项目2：交易异常风险模型
对买卖交易行为进行建模，识别异常交易行为，并利用flask在服务器上线。
项目3：基于交易的股票买进卖出模型
利用股票历史数据建立交易策略模型，由于市场多变，为提高性能，尝试过多种算法，包括但不限于随机森林、LSTM，集成经验模态分解、特殊特征提取等。后结合均线策略与MACD指标一定程度提高了收益率
项目4：未来空气质量预测模型
分别利用ARIMA、GBDT、LSTM对未来中国城市空气质量进行预测，对未来3小时内预测取得不错效果。
项目5：豆瓣小组租房消息爬取
爬取豆瓣小组租房消息，并且根据文档内容实现了筛选与查询
编写kriging差值算法模型，对三维数据进行差值处理，numpy手动实现，并配有基本地图可视化功能，现已在github开源。
地址：[——审核组按：请勿留技术博客地址，已锁定简历3个月至21/06/12——]
项目2：交易异常风险模型
对买卖交易行为进行建模，识别异常交易行为，并利用flask在服务器上线。
项目3：基于交易的股票买进卖出模型
利用股票历史数据建立交易策略模型，由于市场多变，为提高性能，尝试过多种算法，包括但不限于随机森林、LSTM，集成经验模态分解、特殊特征提取等。后结合均线策略与MACD指标一定程度提高了收益率
项目4：未来空气质量预测模型
分别利用ARIMA、GBDT、LSTM对未来中国城市空气质量进行预测，对未来3小时内预测取得不错效果。
项目5：豆瓣小组租房消息爬取
爬取豆瓣小组租房消息，并且根据文档内容实现了筛选与查询
用户评价 (0)
已被预约 1 次，预约方未评价，系统默认 ★ 5星 好评。
彼岸
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技术能力
1、熟练使用Python。
2、熟练使用数据库操作。
3、熟练使用numpy pandas scipy statsmodels sklearn pytorch seaborn matplotlib等数据分析与计算库
4、熟悉pyquery lxml beautifulsoup flask 等网络爬虫与web框架
5、熟练掌握常用机器学习模型算法，具有一定实际开发经验
6、对python 数据分析、数据建模、具有丰富经验。
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3、熟练使用numpy pandas scipy statsmodels sklearn pytorch seaborn matplotlib等数据分析与计算库
4、熟悉pyquery lxml beautifulsoup flask 等网络爬虫与web框架
5、熟练掌握常用机器学习模型算法，具有一定实际开发经验
6、对python 数据分析、数据建模、具有丰富经验。
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编写kriging差值算法模型，对三维数据进行差值处理，numpy手动实现，并配有基本地图可视化功能，现已在github开源。
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利用股票历史数据建立交易策略模型，由于市场多变，为提高性能，尝试过多种算法，包括但不限于随机森林、LSTM，集成经验模态分解、特殊特征提取等。后结合均线策略与MACD指标一定程度提高了收益率
项目4：未来空气质量预测模型
分别利用ARIMA、GBDT、LSTM对未来中国城市空气质量进行预测，对未来3小时内预测取得不错效果。
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项目2：交易异常风险模型
对买卖交易行为进行建模，识别异常交易行为，并利用flask在服务器上线。
项目3：基于交易的股票买进卖出模型
利用股票历史数据建立交易策略模型，由于市场多变，为提高性能，尝试过多种算法，包括但不限于随机森林、LSTM，集成经验模态分解、特殊特征提取等。后结合均线策略与MACD指标一定程度提高了收益率
项目4：未来空气质量预测模型
分别利用ARIMA、GBDT、LSTM对未来中国城市空气质量进行预测，对未来3小时内预测取得不错效果。
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爬取豆瓣小组租房消息，并且根据文档内容实现了筛选与查询
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