我出生和成长于巴西,毕业于Embry-Riddle航空大学和韩国科学技术高等研究院(KAIST),获得了航空工程学学位。我完成了数据科学和全栈开发的两个训练营。在第一个项目中,我开发了一个机器学习模型来识别医疗保险公司的提供商欺诈,每年为保险公司节省了100,000美元。第二个项目是预测和最大化数据挖掘公司的房屋价值,创建了堆叠式机器学习模型,以生成高精度的房地产价格预测。此外,我还通过Scrapy技术收集了超过40,000个电子竞技比赛记录,分析了电子竞技行业的兴趣和投资增长。我还使用R Shiny构建了一个Web应用程序,对奥运会历史数据进行了交互式数据分析,并研究了经济实力与奖牌数量之间的关系。我还曾获得电子产品销售商定价策略的HACKATHON冠军。
全栈开发与数据科学的双重探索
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系统流程:
数据采集: 利用Flume-Kafka-Flume架构从埋点日志服务器读取日志数据。
数据存储: 将采集到的日志数据存储至HDFS分布式文件系统。
数据仓库构建: 在Hive中进行数仓设计,并使用Spark完成数仓表之间的转换以及ADS层表到MySQL的数据迁移。
任务调度: 通过Azkaban进行定时任务调度,确保数据处理流程的自动化执行。
数据可视化: 最终将报表数据以Web形式呈现,方便用户进行数据洞察和分析。
技术栈:
Java/Scala
Hadoop
Spark
Hive
Kafka
Flume
Azkaban
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Bootstrap
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管理员功能:
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一些科学理论在解释某些现象时显得力不从心,例如宇宙的起源、意识的本质等问题,依然是科学界悬而未决的谜题。
同时,科学研究也受到伦理和技术的限制。例如,基因编辑技术的应用引发了广泛的伦理争议,而对某些极端环境的探索则受限于技术水平。
科学的迷思与边界,提醒我们保持谦逊和敬畏之心,认识到人类认知的有限性,并不断探索新的可能性。
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Elasticsearch 是一款分布式搜索和分析引擎,能够处理海量数据,并提供快速、近实时的搜索体验。
Logstash 作为数据收集引擎,负责从各种来源获取数据,并进行转换和过滤,为后续分析做好准备。
Kibana 则是一个数据可视化平台,通过丰富的图表和仪表盘,将数据 insights 直观地呈现出来。
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