柊龙蝶舞
无
在读学生 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
合肥 全区
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
- 核心语言：熟练掌握 Python 基础语法与常用标准库
- 爬虫开发：精通 Requests、Scrapy 框架，可独立完成静态/动态网站数据爬取、清洗与存储
- Web开发：熟悉 Flask/Django 框架，能够搭建简单的后端服务与前端页面
- 数据可视化：掌握 Pandas 数据处理，以及 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等可视化工具，可输出清晰的图表与分析报告
- 文档自动化：能利用 Python 生成结构化的 Excel、Word 及 PDF 文档，实现数据与报告的自动输出
- 爬虫开发：精通 Requests、Scrapy 框架，可独立完成静态/动态网站数据爬取、清洗与存储
- Web开发：熟悉 Flask/Django 框架，能够搭建简单的后端服务与前端页面
- 数据可视化：掌握 Pandas 数据处理，以及 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等可视化工具，可输出清晰的图表与分析报告
- 文档自动化：能利用 Python 生成结构化的 Excel、Word 及 PDF 文档，实现数据与报告的自动输出
项目经验
1. 房天下租房数据爬取与分析
- 使用 Scrapy 框架开发了针对房天下的租房信息爬虫，采集了合肥地区热门商圈的房源数据。
- 完成数据清洗与去重后，用 Pandas 做了租金均价、户型占比的简单统计，并用 Matplotlib 生成了租金分布柱状图。
2. 校园社团活动数据可视化
- 收集学校3个社团一学期的活动报名、参与人数等数据，用 Pandas 完成清洗与统计。
- 通过 Plotly 制作了交互式热力图和折线图，直观展示活动热度变化，并生成 Word 格式的分析文档供社团参考。
3. 网页版“贪吃蛇”小游戏
- 基于 Flask 框架搭建网页后端，前端用 HTML5 Canvas 实现了贪吃蛇核心玩法。
- 实现了分数显示、游戏暂停/重启、碰撞检测等基础功能，并加入了随分数提升的难度递增蹭机制
- 使用 Scrapy 框架开发了针对房天下的租房信息爬虫，采集了合肥地区热门商圈的房源数据。
- 完成数据清洗与去重后，用 Pandas 做了租金均价、户型占比的简单统计，并用 Matplotlib 生成了租金分布柱状图。
2. 校园社团活动数据可视化
- 收集学校3个社团一学期的活动报名、参与人数等数据，用 Pandas 完成清洗与统计。
- 通过 Plotly 制作了交互式热力图和折线图，直观展示活动热度变化，并生成 Word 格式的分析文档供社团参考。
3. 网页版“贪吃蛇”小游戏
- 基于 Flask 框架搭建网页后端，前端用 HTML5 Canvas 实现了贪吃蛇核心玩法。
- 实现了分数显示、游戏暂停/重启、碰撞检测等基础功能，并加入了随分数提升的难度递增蹭机制
柊龙蝶舞
无 · 1年经验 · 在读学生
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- 核心语言：熟练掌握 Python 基础语法与常用标准库
- 爬虫开发：精通 Requests、Scrapy 框架，可独立完成静态/动态网站数据爬取、清洗与存储
- Web开发：熟悉 Flask/Django 框架，能够搭建简单的后端服务与前端页面
- 数据可视化：掌握 Pandas 数据处理，以及 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等可视化工具，可输出清晰的图表与分析报告
- 文档自动化：能利用 Python 生成结构化的 Excel、Word 及 PDF 文档，实现数据与报告的自动输出
- 爬虫开发：精通 Requests、Scrapy 框架，可独立完成静态/动态网站数据爬取、清洗与存储
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- 数据可视化：掌握 Pandas 数据处理，以及 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等可视化工具，可输出清晰的图表与分析报告
- 文档自动化：能利用 Python 生成结构化的 Excel、Word 及 PDF 文档，实现数据与报告的自动输出
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1. 房天下租房数据爬取与分析
- 使用 Scrapy 框架开发了针对房天下的租房信息爬虫，采集了合肥地区热门商圈的房源数据。
- 完成数据清洗与去重后，用 Pandas 做了租金均价、户型占比的简单统计，并用 Matplotlib 生成了租金分布柱状图。
2. 校园社团活动数据可视化
- 收集学校3个社团一学期的活动报名、参与人数等数据，用 Pandas 完成清洗与统计。
- 通过 Plotly 制作了交互式热力图和折线图，直观展示活动热度变化，并生成 Word 格式的分析文档供社团参考。
3. 网页版“贪吃蛇”小游戏
- 基于 Flask 框架搭建网页后端，前端用 HTML5 Canvas 实现了贪吃蛇核心玩法。
- 实现了分数显示、游戏暂停/重启、碰撞检测等基础功能，并加入了随分数提升的难度递增蹭机制
- 使用 Scrapy 框架开发了针对房天下的租房信息爬虫，采集了合肥地区热门商圈的房源数据。
- 完成数据清洗与去重后，用 Pandas 做了租金均价、户型占比的简单统计，并用 Matplotlib 生成了租金分布柱状图。
2. 校园社团活动数据可视化
- 收集学校3个社团一学期的活动报名、参与人数等数据，用 Pandas 完成清洗与统计。
- 通过 Plotly 制作了交互式热力图和折线图，直观展示活动热度变化，并生成 Word 格式的分析文档供社团参考。
3. 网页版“贪吃蛇”小游戏
- 基于 Flask 框架搭建网页后端，前端用 HTML5 Canvas 实现了贪吃蛇核心玩法。
- 实现了分数显示、游戏暂停/重启、碰撞检测等基础功能，并加入了随分数提升的难度递增蹭机制
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