**基本信息部分**:省略
**专业技能**:
1、熟练掌握Python基础知识、面向对象编程思路、掌握常用API、具有良好的编程习惯;
2、熟练使用Git 代码版本控制工具,熟练使用 Pycharm 、Navicate等开发工具;
3、熟练使用 Django、Flask等开源框架技术;
4、熟练使用 MySQL 数据库及 MongoDB 数据库,了解 Mysql 索引、锁、事务、主从一致、读写分离;
5、熟练使用数据分析Numpy、Pandas、Sklearn等相关库;
6、熟悉Redis数据库,穿透雪崩击穿,分布式锁,哨兵,主从,集群;
7、熟练使用接口测试工具postman;
8、熟悉 HTML、CSS、JS、JQuery、Ajax、Vue、ElementUI 等前端开发技术;
9、熟悉 Celery异步任务、Nginx 、FastDFS 分布式文件系统;
10、熟悉Linux 操作系统常用命令;
**项目经验**:
**==1、测试数据分析平台==**
**开发技术**
Django、Vue、jsplumb.js、Pandas、Sklearn、Requests爬虫
**项目描述**:
开发一个软件质量评测项目,项目属于web项目,主要负责后台方法编写、部署,前端略有参与,项目分多个阶段,着重介绍2个阶段:
第一阶段:(着重后端方法编写)
缺陷自动分类功能实现,根据缺陷(bug)的标题、描述等相关特征信息,对缺陷严重程度等级(1-6)级进行分类,用到相关技术:
1、常用的建模/数据分析方法编写,处理缺失值、数据离散化、归一化、one-hot编码、字符串索引、降维、算法模型构建/模型保存与加载等常用功能编写通用方法,直接调用
2、结巴分词对描述信息文本分词,并去除停用词、构造自定义词典处理数据
3、 运用pandas对数据进行处理,缺失值、异常值、重复数据处理、特征向量化等
第二阶段:(前后端配合)
该阶段是本项目重点阶段,采用django搭建后台,前端通过拖拽数据处理功能的操作,将数据/数据处理流程/建模方法等数据传到后端,后端根据传过来的参数,结合第一阶段编写好的方法对数据进行处理建模,并将结果返回前端进行相关图表展示,前端框架涉及jsplumb(流程图)、datatable.js(表格)、echarts.js(图表)、d3.js(架构图),后端相关技术主要有django框架、Pandas、numpy、sklearn常见数据处理与分析库
第三阶段:(仿真测试缺陷预测)
根据公司内部测试数据,研究性预测每个项目仿真测试缺陷数,数据特征比较多,挑选了一些影响关系大的因子,开发人员经验、开发时间、项目类别等,并对离散型特征通过one-hot和分箱转化成数值参与模型运算,在建模过程中,考虑到不同特征下预测结果不一样,编写随机算法选择特征与手动选择特征进行结果比较,也通过在相同特征下选择不同的算法模型进行预测,得出结果进行比较,这样充分考虑各种情况,得出一份更具有参考性的结果
**负责模块**:
1、独立配服务器环境,Django+Linux+Uwsgi+Nginx部署项目,实现访问
2、前后端代码编写(后端数据处理、数据交互、前端页面)
3、数据爬取,缺陷数据有限,部分数据来源于网上爬取,用于建模测试
4、数据库用到MySQL、Oracle
5、预测软件可靠性,运用G-O、G-M模型等,建立软件缺陷与时间关系模型方程
6、研究NLP中一些相似度算法
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