• 传输人们输入的数据,用于通过 Google 表格与团队成员捐赠慈善礼物。 • 创建了指向网站的 html 链接,其中列出了供人们捐赠的慈善礼物信息。 • 上网查看慈善捐款信息,写下人们面临的问题以及需要大家捐款的原因。

• 与其他学员合作使用Java 为移动用户设计应用程序。 • 测试和调试应用程序; 根据销售团队的反馈,对功能进行了进一步的改进。 • 参与应用程序设计过程,包括考虑所需的功能和平台兼容性; 评估其在移动用户中的 可用性并获得优化的移动应用程序。

• 探索了 Kaggle 上的大型数据集并使用 Python 进行了计算数据分析。 • 使用 R 检查假设并计算假设检验。 • 应用不同的机器学习模型，包括Logistic Regression、PCA、Lasso、Ridge、Random Forest、Gradiant Boosting 和Neural Network，找出最佳模型——Gradient Boosting 模 型，使用Python 的准确率最高为86.01%。 • 与小组成员讨论并分析了导致客户离开流媒体服务的因素的调查结果，并形成了详细 的报告。

• 使用 R 计算描述统计、投资组合理论、资产配置、主成分分析、风险管理和 Copulas。 • 使用雅虎财经查找 15 只股票的回报率，并将其与标准普尔 500 指数的回报率进行比 较。 • 计算所有资产的描述性统计数据，绘制个人权益曲线，并与小组成员讨论结果。 • 在报告中记录了我们的结论，即不同因素可能会影响我们资产的不同行为。

• 使用 R 对 IPUMS 数据进行聚类采样和复杂采样。 • 使用 R 估计人口平均值和个人总收入总额。 • 表明两阶段整群抽样方法可以有效地估计完整报告中的总体平均值和个人总收入总 额。

哥伦比亚大学（美国） 2022-09 至2023-12 统计学 硕士 相关课程：概率论，统计推断，线性回归模型，样本调查，金融统计方法，高阶数据分析

罗格斯大学（美国） 2018-09 至 2022-05 数学 本科 优秀毕业生荣誉 总GPA ：3.776/4.000，主修GPA：3.795/4.000，数学系名单，辅修音乐 相关课程：微积分，多变量微积分，线性代数，抽象代数，计算机科学的数学应用，微分 方程，统计学，真实分析，线性优化