不泊岸
研究生
上海师范大学 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 徐汇
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练Python数据挖掘、机器学习、深度学习；具备跨领域项目经验，包括生物统计和金融数据分析；熟练Excel、Word、PPT等办公软件；掌握R、MATLAB、MySQL、Power BI等数据分析工具
项目经验
一、联合检测炎症指标对不同病原菌血流感染的诊断价值
1. 项目描述：探讨血常规数据对革兰阳性(G+)细菌、革兰阴性(G-)细菌及真菌所致血流感染的诊断价值，实现不同菌类别与菌种
的精准预判。
2. 技术栈：Python（Scikit-learn）、GridsearchCV、RandomForest、SMOTE、TPE调参
3. 项目职责：数据处理、特征工程（患者科室等）、ML算法编程、参数调优，论文撰写与修改
二、微生物组批次效应检测
1. 项目描述：处理不同Cohort人群与结直肠癌患者（CRC）肠道微生物数据，多种降维方法进行可视化，检测Batch effect并消
除。
2. 技术栈：Python、降维可视化（PCA、UMAP）、ComBat消除批次效应
3. 项目职责：组学数据处理、特征工程、降维、聚类、参数调优、论文撰写
三、基于EEGNet的PTSD风险预测模型
1. 项目描述：基于小样本EEG时序数据，结合人口特征对多模态数据建模，通过计算PCL分数对消防救援人员患PTSD风险进行评
估，并早期筛查。
2. 技术栈：Python、Multimodel、大网络模型（EEGNet、CNN）、Regression
3. 项目职责：EEG信号清洗，EEGNet构建与提取时序特征，分析特征贡献方向（危险因素与否），回归分析，撰写论文
四、基于核磁共振影像的大脑时钟模型
1. 项目描述：基于UK Biobank数据库的核磁共振影像（MRI）数据，建立多个预测大脑年龄的模型，探索与慢性疼痛、神经退行性疾病的关系（进行中）
2. 技术栈：Python、LassoCV、ElasticnetCV、MVPA SVM、DNN
3. 项目职责：数据清洗、特征工程、回归算法编程、参数调优、流行病学分析
1. 项目描述：探讨血常规数据对革兰阳性(G+)细菌、革兰阴性(G-)细菌及真菌所致血流感染的诊断价值，实现不同菌类别与菌种
的精准预判。
2. 技术栈：Python（Scikit-learn）、GridsearchCV、RandomForest、SMOTE、TPE调参
3. 项目职责：数据处理、特征工程（患者科室等）、ML算法编程、参数调优，论文撰写与修改
二、微生物组批次效应检测
1. 项目描述：处理不同Cohort人群与结直肠癌患者（CRC）肠道微生物数据，多种降维方法进行可视化，检测Batch effect并消
除。
2. 技术栈：Python、降维可视化（PCA、UMAP）、ComBat消除批次效应
3. 项目职责：组学数据处理、特征工程、降维、聚类、参数调优、论文撰写
三、基于EEGNet的PTSD风险预测模型
1. 项目描述：基于小样本EEG时序数据，结合人口特征对多模态数据建模，通过计算PCL分数对消防救援人员患PTSD风险进行评
估，并早期筛查。
2. 技术栈：Python、Multimodel、大网络模型（EEGNet、CNN）、Regression
3. 项目职责：EEG信号清洗，EEGNet构建与提取时序特征，分析特征贡献方向（危险因素与否），回归分析，撰写论文
四、基于核磁共振影像的大脑时钟模型
1. 项目描述：基于UK Biobank数据库的核磁共振影像（MRI）数据，建立多个预测大脑年龄的模型，探索与慢性疼痛、神经退行性疾病的关系（进行中）
2. 技术栈：Python、LassoCV、ElasticnetCV、MVPA SVM、DNN
3. 项目职责：数据清洗、特征工程、回归算法编程、参数调优、流行病学分析
不泊岸
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技术能力
熟练Python数据挖掘、机器学习、深度学习；具备跨领域项目经验，包括生物统计和金融数据分析；熟练Excel、Word、PPT等办公软件；掌握R、MATLAB、MySQL、Power BI等数据分析工具
项目经验
一、联合检测炎症指标对不同病原菌血流感染的诊断价值
1. 项目描述：探讨血常规数据对革兰阳性(G+)细菌、革兰阴性(G-)细菌及真菌所致血流感染的诊断价值，实现不同菌类别与菌种
的精准预判。
2. 技术栈：Python（Scikit-learn）、GridsearchCV、RandomForest、SMOTE、TPE调参
3. 项目职责：数据处理、特征工程（患者科室等）、ML算法编程、参数调优，论文撰写与修改
二、微生物组批次效应检测
1. 项目描述：处理不同Cohort人群与结直肠癌患者（CRC）肠道微生物数据，多种降维方法进行可视化，检测Batch effect并消
除。
2. 技术栈：Python、降维可视化（PCA、UMAP）、ComBat消除批次效应
3. 项目职责：组学数据处理、特征工程、降维、聚类、参数调优、论文撰写
三、基于EEGNet的PTSD风险预测模型
1. 项目描述：基于小样本EEG时序数据，结合人口特征对多模态数据建模，通过计算PCL分数对消防救援人员患PTSD风险进行评
估，并早期筛查。
2. 技术栈：Python、Multimodel、大网络模型（EEGNet、CNN）、Regression
3. 项目职责：EEG信号清洗，EEGNet构建与提取时序特征，分析特征贡献方向（危险因素与否），回归分析，撰写论文
四、基于核磁共振影像的大脑时钟模型
1. 项目描述：基于UK Biobank数据库的核磁共振影像（MRI）数据，建立多个预测大脑年龄的模型，探索与慢性疼痛、神经退行性疾病的关系（进行中）
2. 技术栈：Python、LassoCV、ElasticnetCV、MVPA SVM、DNN
3. 项目职责：数据清洗、特征工程、回归算法编程、参数调优、流行病学分析
1. 项目描述：探讨血常规数据对革兰阳性(G+)细菌、革兰阴性(G-)细菌及真菌所致血流感染的诊断价值，实现不同菌类别与菌种
的精准预判。
2. 技术栈：Python（Scikit-learn）、GridsearchCV、RandomForest、SMOTE、TPE调参
3. 项目职责：数据处理、特征工程（患者科室等）、ML算法编程、参数调优，论文撰写与修改
二、微生物组批次效应检测
1. 项目描述：处理不同Cohort人群与结直肠癌患者（CRC）肠道微生物数据，多种降维方法进行可视化，检测Batch effect并消
除。
2. 技术栈：Python、降维可视化（PCA、UMAP）、ComBat消除批次效应
3. 项目职责：组学数据处理、特征工程、降维、聚类、参数调优、论文撰写
三、基于EEGNet的PTSD风险预测模型
1. 项目描述：基于小样本EEG时序数据，结合人口特征对多模态数据建模，通过计算PCL分数对消防救援人员患PTSD风险进行评
估，并早期筛查。
2. 技术栈：Python、Multimodel、大网络模型（EEGNet、CNN）、Regression
3. 项目职责：EEG信号清洗，EEGNet构建与提取时序特征，分析特征贡献方向（危险因素与否），回归分析，撰写论文
四、基于核磁共振影像的大脑时钟模型
1. 项目描述：基于UK Biobank数据库的核磁共振影像（MRI）数据，建立多个预测大脑年龄的模型，探索与慢性疼痛、神经退行性疾病的关系（进行中）
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3. 项目职责：数据清洗、特征工程、回归算法编程、参数调优、流行病学分析
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