技术能力

1. 掌握机器学习、深度学习算法的基础理论；
2. 熟练运用Python、SQL进行数据建模，具备机器学习模型开发经验，曾为零售企业构建智能预测系统
3. 熟练使用hive、spark、gbase、haddop等大数据处理工具；
4. 熟练使用scrapy,selenium等python爬虫方法；
5. 熟练操作linux系统；
6. 熟练使用python，scala编程语言进行数据处理和模型的编写等。

项目经验

轨道交通客流预测项目：
根据地铁的历史客流量数据预测将来的客流量，为地铁运营部门提供参考，提前调整地铁运行系统。目前主要是预测整条线路的天粒度的客流量。
主要工作：将历史的日期特征和天气特征数字化，结合历史客流量得到输入数据，组
合为LSTM算法的输入，并将LSTM算法的输出经过全连接神经网络得到未来一天的
客流量预测值，最后将未来一天的日期和天气特征通过另一个全连接神经网络计算得
到一个权值，修正客流量预测值。

团队情况