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歐陽憲毅

熱愛解決問題與學習,具備數據分析、機器學習、深度學習等能力,以期結合實務經驗與學術知識進而做出貢獻。大學與碩士為工業工程背景,主要專長領域為:統計、作業研究與品質工程。

數據分析師
Taipei,Taiwan
a845120aa@gmail.com

+886 980 036310

技能


數據分析

  • Python(Scikit-learn, Keras, Tensor-flow)
  • R
  • MS SQL
  • Tableau


工業工程相關

  • Minitab
  • AMPL、LINGO
  • Maple、Arena、Flexsim


語言能力

  • Chinese (Native)
  • English (TOEIC 750)
  • Taiwanese (Advanced)

工作經歷

遠通電收總經理辦公室 品質管理暨營運稽核部 實習生,2018 年 5 月 - 至今

工作項目:

1. 使用MS SQL從大數據資料庫當中撈取資料,Join不同的表格以獲取特定的使用者資訊。

2. 使用Python爬蟲從網路上爬取中央氣象局的歷年天氣資料,再用QGIS將地點與天氣結合,以便後續分析。

3. 使用Python進行資料前處理,並建立機器學習模型,如SVM、Random Forest、Neural Network等,來找出影響偵測率的重要變數。

4. 使用Python 建立Neural Network + Genetic algorithm 模型,利用隨機搜尋演算法找出能使偵測率最大的重要組合,理想狀況下能夠提升4%左右的偵測率(89% to 93%)。

5. 使用Python 建立Association rule和Decision rule,探索資料之變數之間隱藏的關係。

6. 使用Tableau進行資料視覺化。

特殊經歷

2018跨域數位人才加速躍升計畫,2018 年 6 月 - 2018 年 12月 

  • 於全國集訓課程研習獲得「最佳創意獎」--HenSun太陽能管家

學歷

清華大學工業 工程與工程管理學系工業工程組 碩士,2017 年 9 月 - 至今

論文主題:應用資料挖礦技術於高速公路電子收費偵測率
指導老師:蘇朝墩教授
論文簡介:目的在於建立一系列的大數據分析流程,從大數據當中找出隱藏、未知且有用的資訊,透過資料挖礦、機器學習等並改善指標變數的績效。

修習進階課程:計算方法設計與分析、數據智能化解析
GPA:4.14/3.86

國立成功大學 工業與資訊管理學系 學士,2013 年 9月 - 2017 年 6 月

畢業專題:以統計方法分析土壤液化潛勢圖對房價的影響 -以臺南市為例

修習進階課程:財務統計、巨量資料分析、工程經濟

自學線上課程


台大林軒田老師 

Machine Learning Foundations Machine Learning Techniques


學聯網

Python資料科學實作

Python機器學習與深度學習實作


Coursera 

Deep Learning

自學書籍


Readings 00 00@2x

Deep Learning:用Python進行深度學習的基礎理論實作

以基礎的知識為起點,以容易上手的Python撰寫程式,從動手實作的過程中,一步步深入瞭解深度學習。


Readings 00 01@2x

TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用

透過大量的實際案例與程式碼,利用TensorFlow、Keras建立模型,一步一步的解決問題。

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