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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：大数据工程师|期望城市：北京
个人优势
1. 熟练掌握Hadoop生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hive等，能够熟练编写MapReduce程序，处理大规模数据。 2. 熟悉数据仓库和数据管理的基本概念和原理，掌握MySQL等关系数据库的使用。 3. 熟练使用Python、Java等编程语言，能够进行数据清洗和数据分析，对数据具有较强的敏感度和分析能力。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司大数据工程师2000.01-2000.06
- 工作内容： 1. 数据清洗：负责清洗大数据中的异常数据，使用Python编写了数据清洗脚本，有效过滤无效数据。 2. 数据分析：使用Hadoop和Spark进行数据分析，深入挖掘数据，发现了X个有价值的信息，为公司提供了重要参考。 3. 数据可视化：使用Tableau制作了X个数据可视化图表，帮助公司领导更直观地了解数据趋势和业务状况。 4. 报告撰写：负责撰写X份数据分析报告，详细介绍数据分析结果和对业务的影响。 工作业绩： 1. 数据清洗：成功清洗掉X%的异常数据，大大提高了数据准确性。 2. 数据分析：发掘出X个有价值的信息，其中X个信息为公司业务决策提供了重要支持。 3. 数据可视化：制作X个数据可视化图表，为公司领导决策提供了直观依据。 4. 报告撰写：撰写X份数据分析报告，深入浅出地介绍数据分析结果，获得了领导的高度赞扬。
项目经历
- 未命名项目大数据工程师2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.数据清洗：负责从XXXX获取数据，进行数据清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据格式转换等。 2.数据分析：使用Python对数据进行分析，包括数据可视化、多元回归分析等。 3.特征工程：根据业务需求，进行特征选择和特征构造，提高模型预测准确率。 4.模型建立：使用XXXX算法建立模型，并对模型进行调参和优化。 项目业绩： 1.数据清洗：完成XXXX数据的清洗和预处理工作，使得后续分析工作更加精准和高效。 2.数据分析：通过对数据的可视化和回归分析，成功找到了XXXX变量与XXXX变量之间的显著性关系，为后续的特征工程提供了重要依据。 3.特征工程：通过特征选择和特征构造，成功提高了模型的预测准确率，将模型预测误差降低了X%。 4.模型建立：成功建立了XXXX模型，并通过调参和优化，将模型的预测准确率提高到了X%
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参加数据挖掘竞赛，获得优异成绩与实践经验。 2. 学习过大数据相关课程，熟悉Hadoop、Spark等分布式计算框架。 3. 参与过校内项目，负责数据处理和分析工作，具备数据清洗和建模能力。
