Data Science Machine Learning

Nguyễn Trường Chinh

Data Science / Data Analysis Intern

033*******

********************@*****.***

***/** ***** **, ****** 2, Gò Vấp

MỤC TIÊU NGHỀ NGHIỆP

Tìm được một công việc liên quan đến ngành học Data Science để áp dụng những kiến thức đã được học vào công việc để nắm vững kiến thức hơn và đồng thời cũng trao dồi thêm những kiến thực tế khi đi làm. DỰ ÁN

Playing Card Detection with

ANN

Trạng thái - Đã kết thúc

Link truy cập

https://drive.google.com/drive/f

olders/1odrlszmGzK8V3lFwu0nk

V6Eu-5olD6Dh?usp=sharing

Số lượng người tham gia 2

VỊ TRÍ CODE CHÍNH

Lên ý tưởng xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình cho bài toán CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG

ANN architecture

Robot Arm

Trạng thái - Đang làm

Link truy cập

https://drive.google.com/drive/f

olders/1shO4w55JyRt4-

899oUAB9Un4TcDBmwqi?

usp=share_link

Số lượng người tham gia 2

VỊ TRÍ NGHIÊN CỨU SINH

xây dựng mô hình để huấn luyện agent

CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG

Reinforcemnet Learning algorithm: SAC

Excercises

Trạng thái - Đang làm

Link truy cập

https://drive.google.com/drive/f

olders/1JVT9Yk2ToPHxzILiNY-

u4A9xearya9F-?usp=share_link

Số lượng người tham gia 1

MÔ TẢ

Thực hiện các bài toán đại số, xác suất thống kê bằng code và các mô hình machine learning from scratch

HỌC VẤN CÁC KỸ NĂNG

2020 - 2024

CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU

Đại học Công nghiệp Tp.HCM

Kỹ năng lập trình

Có tư duy lập trình và làm việc với các thuật toán tốt Lập trình thành thạo các ngôn ngữ như Python, C/C++ Có thể lập trình với các ngôn ngữ html, css, javascript, java Có thể làm việc với hệ sở liệu quan hệ SQL

Nền tảng toán học

Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất thống kê, Cấu trúc rời rạc, Tối ưu hóa

Machine learning

Nắm vũng các thuật toán Machine learning như:

• Linear Regression

• Logistic Regression

• k - Nearest Neighbors

• MultilayerPercepttron

• SVM, Kernel SVM, Multiclass SVM

• Tree-based algorithms: DecisionTrees, RandomForest, XGBoost, LightGBM, CatBoost

• Probabilistic models: Naive Bayes, Gaussian Process

• Clustering algorithms: k-Means, DSCAN

• Dimensionality reduction algorithms: PCA, KernelPCA, t-SNE Dùng thành thạo các framework như: numpy, scipy, pandas, sklearn, ...

Deep learning

Có thể sử dụng các models: CNN, RNN, RCNN, YOLO

Lập trình được với tensor ow và pytorch

Reinforcement Learning

Làm việc được với các thuật toán như Double Deep Q Learning, SAC, OAC, TD3

HOẠT ĐỘNG

-

SỞ THÍCH

Lặp trình

Nghiên cứu các thuật toán

Xem phim

THÔNG TIN THÊM

© topcv.vn

Contact this candidate