资深数据分析师/机器学习工程师 辛田尤 个人简历382
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个人简介:
拥有8年以上数据分析和机器学习领域经验的资深专业人士,辛田尤具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础,擅长运用各种数据分析工具和机器学习算法解决复杂业务问题。精通Python、R、SQL等编程语言,熟悉各种大数据处理技术,例如Spark、Hadoop等。曾成功领导多个大型数据分析项目,并为公司带来了显著的业务价值。具备优秀的沟通能力、团队合作精神和问题解决能力,寻求一个具有挑战性的职位,以充分发挥自身技能和经验,为公司做出更大贡献。
工作经验:
高级数据分析师 | XYZ公司 | 北京 | 2018年1月 - 至今
• 领导并完成了多个大型数据分析项目,包括客户细分、市场预测、风险评估等,为公司决策提供了重要的数据支持。
• 开发并部署了多个机器学习模型,用于改进业务流程,提升效率并降低成本。例如,开发了一个基于机器学习的客户流失预测模型,成功将客户流失率降低了15%。
• 建立并维护了公司的数据仓库和数据可视化平台,为公司员工提供了便捷的数据访问和分析工具。
• 指导和培训团队成员,提升团队的数据分析能力。
• 积极参与公司内部的项目管理和技术分享活动。
• 运用A/B测试方法优化公司营销策略,提升营销转化率。
• 熟练使用多种数据分析和可视化工具,例如Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn等。
数据科学家 | ABC公司 | 上海 | 2016年1月 - 2018年1月
• 参与开发了公司核心产品的推荐算法,显著提升了用户参与度和转化率。
• 运用自然语言处理技术分析用户评论,提取关键信息,为产品改进提供了宝贵的参考。
• 利用深度学习技术构建图像识别模型,提升了产品质量检测效率。
• 参与了公司大数据平台的建设工作,负责数据清洗、数据转换和数据加载等工作。
教育背景:
博士学位 | 计算机科学与技术 | 清华大学 | 2011年9月 - 2016年7月
• 博士论文主题:基于深度学习的自然语言处理技术研究
• GPA: 3.9/4.0
• 获得国家奖学金
硕士学位 | 统计学 | 北京大学 | 2009年9月 - 2011年7月
• GPA: 3.8/4.0
学士学位 | 应用数学 | 复旦大学 | 2005年9月 - 2009年7月
• GPA: 3.7/4.0
技能:
编程语言: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R, SQL, Java
数据库: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis
大数据技术: Hadoop, Spark, Hive
机器学习算法: 线性回归, 逻辑回归, 支持向量机, 决策树, 随机森林, 集成学习, 深度学习 (卷积神经网络, 循环神经网络, 长短期记忆网络), 推荐算法
数据可视化工具: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn
云计算平台: AWS, Azure, GCP
项目经验(详细描述两个项目):
项目一:客户流失预测模型 (XYZ公司)
项目目标:预测客户流失风险,并制定相应的挽留策略,降低客户流失率。
项目描述:利用历史客户数据,构建了一个基于机器学习的客户流失预测模型。模型使用了多种特征工程技术,包括时间特征、行为特征和人口统计特征。采用多种机器学习算法进行模型训练和比较,最终选取了效果最佳的模型进行部署。模型部署后,成功将客户流失率降低了15%,为公司节省了大量的成本。
我的角色:项目负责人,负责项目的整体规划、执行和监控。
技术栈:Python (Scikit-learn, XGBoost), SQL, Tableau
项目二:基于深度学习的商品推荐系统 (ABC公司)
项目目标:提升商品推荐系统的准确性和推荐效果,提升用户参与度和转化率。
项目描述:利用深度学习技术,构建了一个基于用户行为数据的商品推荐系统。模型使用了深度神经网络,能够学习用户复杂的兴趣偏好。通过与传统的推荐算法进行比较,深度学习模型显著提升了推荐系统的准确性和推荐效果,提升了用户参与度和转化率。
我的角色:核心开发人员,负责模型设计、开发和测试。
技术栈:Python (TensorFlow), Spark, Hadoop
奖项和荣誉:
(请在此处添加你的奖项和荣誉)
语言能力:
中文 (母语)
英语 (熟练)
个人爱好:
(请在此处添加你的个人爱好)
2025-09-10

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