ChangeBM
Python数据分析
智慧云未来科技（北京）有限公司 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他 全区
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
Python 编程语言
NumPy / Pandas（数据处理）
Matplotlib / Seaborn（数据可视化）
Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch（机器学习/深度学习）
PySpark / Dask（大数据处理）
Flask / FastAPI（Web开发）
Requests / BeautifulSoup / Scrapy（网络爬虫）
SQLAlchemy / Django ORM（数据库操作）
Jupyter Notebook / VS Code / PyCharm（开发环境）
NumPy / Pandas（数据处理）
Matplotlib / Seaborn（数据可视化）
Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch（机器学习/深度学习）
PySpark / Dask（大数据处理）
Flask / FastAPI（Web开发）
Requests / BeautifulSoup / Scrapy（网络爬虫）
SQLAlchemy / Django ORM（数据库操作）
Jupyter Notebook / VS Code / PyCharm（开发环境）
项目经验
一、项目名称：用户行为数据分析
技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户行为日志进行清洗、聚合与统计分析，提取关键指标如用户活跃度、留存率等。
利用 Matplotlib 绘制用户行为趋势图，辅助业务决策。
在 Jupyter Notebook 中完成整个分析流程，形成完整的分析报告。
二、项目名称：基于 PySpark 的日志分析系统
技术栈：Python, PySpark, Spark SQL, HDFS
职责与成果：
使用 PySpark 构建分布式日志处理流水线，实现对海量日志文件的快速解析与统计。
利用 Spark SQL 实现复杂查询，提升数据处理效率。
将结果写入 Hive 表，供后续 BI 工具使用。
三、机器学习项目
项目名称：电商用户购买预测模型
技术栈：Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户历史交易数据进行特征工程，构建分类模型。
应用逻辑回归、随机森林等算法进行用户购买行为预测。
通过交叉验证优化模型参数，最终达到 85% 以上的准确率
技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户行为日志进行清洗、聚合与统计分析，提取关键指标如用户活跃度、留存率等。
利用 Matplotlib 绘制用户行为趋势图，辅助业务决策。
在 Jupyter Notebook 中完成整个分析流程，形成完整的分析报告。
二、项目名称：基于 PySpark 的日志分析系统
技术栈：Python, PySpark, Spark SQL, HDFS
职责与成果：
使用 PySpark 构建分布式日志处理流水线，实现对海量日志文件的快速解析与统计。
利用 Spark SQL 实现复杂查询，提升数据处理效率。
将结果写入 Hive 表，供后续 BI 工具使用。
三、机器学习项目
项目名称：电商用户购买预测模型
技术栈：Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户历史交易数据进行特征工程，构建分类模型。
应用逻辑回归、随机森林等算法进行用户购买行为预测。
通过交叉验证优化模型参数，最终达到 85% 以上的准确率
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NumPy / Pandas（数据处理）
Matplotlib / Seaborn（数据可视化）
Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch（机器学习/深度学习）
PySpark / Dask（大数据处理）
Flask / FastAPI（Web开发）
Requests / BeautifulSoup / Scrapy（网络爬虫）
SQLAlchemy / Django ORM（数据库操作）
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NumPy / Pandas（数据处理）
Matplotlib / Seaborn（数据可视化）
Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch（机器学习/深度学习）
PySpark / Dask（大数据处理）
Flask / FastAPI（Web开发）
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SQLAlchemy / Django ORM（数据库操作）
Jupyter Notebook / VS Code / PyCharm（开发环境）
项目经验
一、项目名称：用户行为数据分析
技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户行为日志进行清洗、聚合与统计分析，提取关键指标如用户活跃度、留存率等。
利用 Matplotlib 绘制用户行为趋势图，辅助业务决策。
在 Jupyter Notebook 中完成整个分析流程，形成完整的分析报告。
二、项目名称：基于 PySpark 的日志分析系统
技术栈：Python, PySpark, Spark SQL, HDFS
职责与成果：
使用 PySpark 构建分布式日志处理流水线，实现对海量日志文件的快速解析与统计。
利用 Spark SQL 实现复杂查询，提升数据处理效率。
将结果写入 Hive 表，供后续 BI 工具使用。
三、机器学习项目
项目名称：电商用户购买预测模型
技术栈：Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户历史交易数据进行特征工程，构建分类模型。
应用逻辑回归、随机森林等算法进行用户购买行为预测。
通过交叉验证优化模型参数，最终达到 85% 以上的准确率
技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户行为日志进行清洗、聚合与统计分析，提取关键指标如用户活跃度、留存率等。
利用 Matplotlib 绘制用户行为趋势图，辅助业务决策。
在 Jupyter Notebook 中完成整个分析流程，形成完整的分析报告。
二、项目名称：基于 PySpark 的日志分析系统
技术栈：Python, PySpark, Spark SQL, HDFS
职责与成果：
使用 PySpark 构建分布式日志处理流水线，实现对海量日志文件的快速解析与统计。
利用 Spark SQL 实现复杂查询，提升数据处理效率。
将结果写入 Hive 表，供后续 BI 工具使用。
三、机器学习项目
项目名称：电商用户购买预测模型
技术栈：Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户历史交易数据进行特征工程，构建分类模型。
应用逻辑回归、随机森林等算法进行用户购买行为预测。
通过交叉验证优化模型参数，最终达到 85% 以上的准确率
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