CosmicAwe.

博士生
中国科学院 · 1年经验
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日薪: ¥500/8h
地点: 北京 海淀
时间: 下班后周六周日可工作日远程
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AI 技能提取 | Python 深度学习
我主要从事 Python 数据处理、科学计算、自动化脚本开发和数据可视化,也具备一定的 AI/深度学习模型训练、评估与结果分析经验。熟悉使用 Python 处理 Excel、CSV、NetCDF 等数据格式,可完成数据清洗、字段整理、批量文件处理、指标计算、结果统计和自动化报表生成。

在科研项目中,我长期处理气象海洋和模式模拟数据,熟悉 NumPy、Pandas、xarray、matplotlib 等工具,能够进行时间序列分析、误差评估、RMSE/相关系数等指标计算,以及二维/多子图可视化出图。也可以根据需求开发小型数据处理脚本、接口调用脚本、定时任务、文件批处理工具和简单 Web 数据展示页面。

我擅长把需求拆解成可执行的交付流程:先确认输入数据格式、处理规则、输出样式和验收标准,再交付源码、结果文件和运行说明。适合承接一次性交付的 Python 脚本、数据清洗、自动化处理、科学数据分析、图表绘制、模型评估和 AI 辅助分析类任务。

1. 气象海洋数据处理与可视化项目
长期处理 CESM 模式输出、海温、温度剖面和 ENSO 相关数据,使用 Python 完成多维数组读取、区域裁剪、指标计算、时间序列统计和图件绘制。熟悉 NetCDF、npy、npz、CSV 等数据格式,能够使用 xarray、NumPy、Pandas、matplotlib 等工具完成数据清洗、批量处理和科研级可视化输出。

2. AI 模型评估与误差诊断项目
参与基于 AI 代理模型的气候模拟与可预报性研究,负责模型输出结果评估、RMSE、相关系数、误差增长曲线等指标计算,以及不同实验结果的对比分析。能够将模型预测结果整理为表格、曲线图和分析说明,适合承接 AI 模型评估、预测结果分析、指标计算和报告整理类任务。

3. Python 自动化脚本与批处理项目
开发过多类 Python 脚本,用于批量读取文件、整理路径、处理数据、生成图表和自动化输出结果。能够根据需求拆解输入、处理规则和输出格式,交付可运行源码、结果文件和简明使用说明。适合承接 Excel/CSV 数据处理、文件批量重命名、自动化报表、接口数据整理和小型工具开发任务。
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技术能力

AI 技能提取 | Python 深度学习
我主要从事 Python 数据处理、科学计算、自动化脚本开发和数据可视化,也具备一定的 AI/深度学习模型训练、评估与结果分析经验。熟悉使用 Python 处理 Excel、CSV、NetCDF 等数据格式,可完成数据清洗、字段整理、批量文件处理、指标计算、结果统计和自动化报表生成。

在科研项目中,我长期处理气象海洋和模式模拟数据,熟悉 NumPy、Pandas、xarray、matplotlib 等工具,能够进行时间序列分析、误差评估、RMSE/相关系数等指标计算,以及二维/多子图可视化出图。也可以根据需求开发小型数据处理脚本、接口调用脚本、定时任务、文件批处理工具和简单 Web 数据展示页面。

我擅长把需求拆解成可执行的交付流程:先确认输入数据格式、处理规则、输出样式和验收标准,再交付源码、结果文件和运行说明。适合承接一次性交付的 Python 脚本、数据清洗、自动化处理、科学数据分析、图表绘制、模型评估和 AI 辅助分析类任务。

项目经验

1. 气象海洋数据处理与可视化项目
长期处理 CESM 模式输出、海温、温度剖面和 ENSO 相关数据,使用 Python 完成多维数组读取、区域裁剪、指标计算、时间序列统计和图件绘制。熟悉 NetCDF、npy、npz、CSV 等数据格式,能够使用 xarray、NumPy、Pandas、matplotlib 等工具完成数据清洗、批量处理和科研级可视化输出。

2. AI 模型评估与误差诊断项目
参与基于 AI 代理模型的气候模拟与可预报性研究,负责模型输出结果评估、RMSE、相关系数、误差增长曲线等指标计算,以及不同实验结果的对比分析。能够将模型预测结果整理为表格、曲线图和分析说明,适合承接 AI 模型评估、预测结果分析、指标计算和报告整理类任务。

3. Python 自动化脚本与批处理项目
开发过多类 Python 脚本,用于批量读取文件、整理路径、处理数据、生成图表和自动化输出结果。能够根据需求拆解输入、处理规则和输出格式,交付可运行源码、结果文件和简明使用说明。适合承接 Excel/CSV 数据处理、文件批量重命名、自动化报表、接口数据整理和小型工具开发任务。
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