我具备全面的Python数据分析与机器学习开发能力。能熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗和处理,利用Matplotlib、Seaborn制作数据可视化图表。掌握Scikit-learn机器学习库,可完成特征工程、模型训练与评估全流程。了解TensorFlow、PyTorch深度学习框架。注重代码规范与可维护性,善于将技术分析结果转化为商业洞察,为决策提供可靠支持。
本项目旨在为金融机构开发一个自动化信用风险评估系统。我的核心职责是模型开发与优化。我使用Pandas进行了大规模信贷数据的探索性数据分析(EDA)和严格的变量筛选,并针对类别不平衡问题应用了SMOTE等采样技术。基于Scikit-learn,我训练并对比了逻辑回归、随机森林和梯度提升树(XGBoost)等多种模型,通过网格搜索进行超参数调优,最终选定的模型在测试集上的AUC达到了0.82。我将最终模型封装为Python类,并编写了清晰的API接口文档,供后端系统调用。该系统成功上线,将人工审核效率提升了40%,并有效降低了坏账风险。
项目名称:昆明公交有限公司官方网站重构与开发 我在项目中的角色:后端开发工程师 / 数据展示模块负责人 在该官网重构项目中,我主要负责后端服务架构与核心数据展示功能模块的开发。项目目标是打造一个信息透明、服务便民、运行高效的官方信息门户。 我的核心工作内容包括:
后端架构与数据接口开发: 使用Python Django框架搭建了稳定、可扩展的后端RESTful API。这些接口为前端动态提供了包括公司新闻、线路公告、票价信息等所有内容数据。 实时公交数据集成与展示: 我负责对接并处理第三方的实时公交数据接口。通过编写高效的数据清洗和