化学自学转行,求各位批改简历!
时间: 2020-08-21来源:V2EX
前景提要
大家好!我目前化学博士在读,但因为不喜欢自己的专业,就打算转行计算机了。
我自学了一些计算机的东西,想找一份数据分析 /算法的相关实习。我会的东西实在很少,对这个领域了解也很少,所以来想所听听大家的意见,比如哪些语言不专业、哪些内容需要删改,以及需要补哪些知识、做什么项目……任何建议我都非常愿意听!
因为想转行的缘故,我的生活停滞一年多了,好怕自己就这么废了,最近已经是焦虑得睡不着觉,求大家救救孩子吧! qwq
求各位不吝赐教!!!!!跪谢!!!
个人信息 女,1996 年生 Github: https://github.com/Sonia-96 [几乎都是课程笔记,只有一个 sql 的小项目] *
实习意向 职位:数据分析 /算法 时间:每周 4 天,6 个月
教育经历 XX 大学 化学学士 GPA: 3.0/4.0 2014.9 - 2018.7 XX 大学 化学博士 GPA: 3.6/4.0 2018.9 至今
技能 编程:Python ( NumPy,Pandas,Matplotlib,Seaborn,Plotly, Cufflinks, Scikit-Learn,Keras,Tensorflow ),SQL * [ Keras 和 Tensorflow 其实不是很熟练,需要写上去吗?] * 相关课程:线性代数、数据结构与算法,吴恩达-机器学习、吴恩达-深度学习 英语:托福 100
项目经历
CS 相关: [我会的东西太少了,就把学过的课程也写进去了,不然面试官都不知道我会啥……qwq ] * 数据结构与算法: 数据结构:数组、链表、栈&队列、二叉树、堆、并查集、哈希表。 基本的算法:排序和查找、贪心算法、动态规划、回溯法 图像算法:图像搜索、最短路径、最小生成树 字符串匹配算法:RK 算法、KMP 算法、BM 算法、AC 自动机、后缀数组、后缀树 吴恩达-机器学习: 学习机器学习基础知识,可以用 Octave 实现以下算法:线性回归、Logistic 回归、神经网络、SVMs 、PCA 、K 均值算法。* [也许该用 python 重新实现一遍?] * 吴恩达-深度学习:
学习了深度学习基础知识,并用 python 结合 Tensorflow 和 Keras 完成以下课程项目: 深度神经网络: 用单层神经网络+logistic 回归实现对平面数据的分类,准确率>90% 构建一个逻辑回归分类器来识别猫,准确率>80% 卷积神经网络: 实现一个识别人的笑脸的模型,准确率>90% 实现一个残差网络模型,该模型识别表示数字 1-5 的手势,准确率>90% 用 YOLO 算法实现对车辆的检测 实现神经风格迁移模型和人脸识别模型 循环神经网络: 实现一个 RNN 字符级语言模型,该模型可以给恐龙命名 实现一个 LSTM 模型用于 Jazz 创作 实现一个 Emojifier,该模型可以识别文本感情为给其加上恰当的 emoji 构建一个注意力模型用于对日期的翻译 实现触发词检测模型 SQL 项目:
用 Node.js 和 SQL 实现了一个活动报名网站,该网站可以收集报名者的邮箱并实时显示当前的报名人数。
化学相关: 专利“XXXX”(我是第二发明人,第一发明人为导师)已进入实质考察阶段。

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