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专业技能
精通Python编程语言，掌握数据清洗与特征工程全流程；熟练使用Tableau进行数据可视化分析，具备复杂SQL查询优化能力；精通Pandas/Numpy数据处理框架，擅长Matplotlib/Pyecharts可视化工具；掌握机器学习算法体系（K-means聚类、决策树、XGBoost等）；熟悉Scrapy爬虫框架与反爬策略设计；具备Django Web开发框架应用经验；掌握HTML5/CSS3前端开发基础及Git版本控制工具
工作履历（脱敏处理）
独立完成公司内部多维度数据统计报表系统开发，基于Flask框架构建可视化展示平台，整合MySQL数据库实现销售/渠道/项目指标分析，通过Pyecharts生成交互式图表，提升业务决策效率。主导人民币图像识别项目，基于PyTorch框架构建卷积神经网络模型，采用VGG16网络结构和SGD优化器进行模型训练与优化，实现图像分类准确率提升至92%。开发数据采集系统，利用Scrapy框架设计反爬策略，完成多源数据抓取与清洗，为业务分析提供数据支撑。
项目经验（脱敏处理）
项目一：企业数据统计报表系统开发。技术架构：Flask + MySQL + Pandas + Pyecharts。核心成果：构建多维度业务指标分析体系，实现销售/渠道/项目数据统计自动化，通过可视化图表展示提升决策效率。技术挑战：处理海量数据时的性能瓶颈，解决方案：采用Pandas进行数据分块处理，结合MySQL索引优化查询效率。
项目二：人民币图像识别系统开发。技术架构：PyTorch + OpenCV + PIL。核心成果：构建卷积神经网络模型，实现图像分类准确率92%。技术挑战：图像数据归一化处理，解决方案：采用OpenCV进行图像预处理，构建自定义数据增强策略提升模型泛化能力。
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