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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前10%）

主修课程：数据结构、Python程序设计、数据库原理、算法分析、机器学习导论、网络爬虫技术、数据清洗与预处理、大数据技术导论、SQL数据库应用、计算机网络、离散数学等。

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基于Python和Scrapy框架开发电商平台数据采集系统，实现5个主流平台商品信息抓取，日均处理数据10万+条。
使用MySQL构建分布式数据存储方案，结合pandas完成数据清洗与预处理，构建用户画像标签体系。
优化爬虫策略，通过IP代理池和反爬机制突破，数据采集效率提升30%，数据准确率达98%。
项目成果：建立商品价格波动分析模型，输出季度竞品报告，为公司产品定价提供数据支持。

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协助完成行业竞品数据采集，使用Python+Scrapy框架实现自动化抓取，日均数据处理量2000+条。
参与构建数据清洗规则库，优化数据预处理流程，数据准确率提升至98%，满足BI系统需求。
学习并实践Tableau可视化工具，独立完成用户行为分析报告，提出3项优化建议被采纳。
协助团队搭建数据采集API接口，实现跨平台数据聚合，获部门季度创新奖。

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编程技能：熟练掌握Python（pandas/numpy/scikit-learn）、Scrapy框架、requests库、BeautifulSoup，独立开发数据采集系统。
数据库技术：精通MySQL数据库设计与SQL优化，掌握MongoDB文档存储方案，数据处理能力强。
数据处理：熟练进行数据清洗、去重与转换，使用pandas完成10万+级数据批量处理，准确率达98%。
爬虫技术：熟悉Scrapy、Selenium自动化爬虫，掌握IP代理池与反爬策略，数据采集效率优化30%。

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全国大学生Python编程大赛二等奖（2022年），项目：商品数据采集与分析系统。
校级优秀学生一等奖学金，综合成绩专业前5%，获三次校级奖学金。
计算机二级Python证书，熟练使用Python完成数据处理与算法实现。

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数据采集领域应届生，Python爬虫技术扎实，具备Scrapy框架开发经验，独立完成商品数据采集系统。
熟悉数据清洗与预处理流程，在实习中建立标准化数据处理规范，数据准确率达98%。
学习能力强，快速掌握反爬技术与数据存储方案，能独立解决复杂数据采集问题。
具备良好团队协作精神，乐于分享技术经验，期望加入贵公司数据采集团队，为业务提供高质量数据支持。

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