机器学习
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Data Scientist全职 · 600/日 · 13050/月信用正常
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个人介绍
我在2019年6月畢業於華盛頓大學西雅圖本校，專業是數據科學與統計。課程主要包含計算機科學、應用數學和統計學。在學期間，在校園兼職做過一整學年的駐校家教；用英文回答其大家學生STEM專業有關的問題。此外，我也在西雅圖的一家叫做AnswerIQ的公司全職實習過。一共三個月，主要工作內容就是嘗試各種方法讓現有模型的準確率更高，並且向主管會報結果。在留學期間自己獨居的時候鍛鍊了獨立自主生活的能力，能夠自己安排生活及學習時間。同時也待過有著不同背景和文化的寄宿家庭，一定程度上豐富了我的眼界和獨立思考的能力，面對一件事情可以從多個角度去思考。
畢業之後回台灣工作，現職公司為Infofab Inc.，是一家IT諮詢公司，同時也是微軟的合作夥伴。我們的組主要是在幫有一定資本額的企業藉由導入BI和AI來完成數位化及智慧化。每周會跟客戶溝通需求及與對方的IT部門合作，並且在結案時做教育訓練及技術轉移。除了考取公司要求要取得的證照之外，我平常也會追蹤和學習最新的軟體技術，以探索更多更好的解決方案。
工作经历
2020-02-01 -至今InfofabData Scientist
Explored and analyzed customers' data to get insights and discover its usage potentials. Constructed and automated the entire machine learning life cycle such as data preparation, feature engineering, model training, and prediction endpoints deployment (e.g. Azure ML and Databricks). Designed data visualizations using graphs and figures to help clients understand the results better and faster (e.g. Power BI, Matplotlib, Seaborn, and Yellowbricks).
教育经历
2016-09-28 - 2019-06-21University of Washington计算机科学与技术本科
Applied and Computational Math Science - Data Sciences and Statistics
技能
作品
使用K mean 分群張力圖資料，並降低維度觀察資料以及每群的星群中心點，並且視覺化中心點的原本的維度的樣貌。其中第零群與三群幾何空間非常相近，這也代表者相對原本維度的樣貌會相似。
02021-08-04 13:38
這兩張圖分別使用SVC 兩種不同的 kernel ，分別為Linear and Poly，以及不同sampleing technique對於decision boundary的影響。
02021-08-04 13:31
