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 （ NuPy，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
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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？] *
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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
- 深度神经网络：
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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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