文件名称：产品组合：专业数据科学产品组合
文件大小：18.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 11:37:58
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克雷格·弗莱施曼（Craig Fleischman）（ ） 学位： Ber加州大学伯克利分校数据科学硕士（正在进行中） Seattle西雅图大学MBA（完成） ⦁普吉特海湾大学计算机科学/商业与经济学学士学位（已完成） 专业发展与认可： ⦁微软金星| 多年接收人⦁联合健康集团执行领导力计划⦁沃顿商学院高管教育⦁微软高管高潜力计划 到2020年1月的数据科学课程： Data数据科学的Python编程：Python，Numpy，Pandas ⦁研究设计与应用⦁统计与线性回归：R，LaTeX ⦁数据工程：SQL，Docker，YML，BigQuery，Spark，Kafka，RDB，No
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Portfolio-master
----Resume()
--------Craig Fleischman Resume - Jan 2020.pdf(124KB)
--------README.md(29B)
----Python for Data Science()
--------wineengine.py(13KB)
--------cellar.csv(7KB)
--------__init__.py(1B)
--------Workflow.PNG(44KB)
--------README.md(1KB)
--------cellar_secrets.txt(58B)
--------Project2.pptx(1.08MB)
--------winecellar.py(16KB)
--------cellar_cust.csv(328B)
--------Project2_Exploratory Data Analysis.ipynb(2.24MB)
----SQL Example()
--------PM_Bike_Trips.PNG(10KB)
--------Bay_Area_Bike_Share_Analysis.ipynb(109KB)
--------README.md(2KB)
--------AM_Bike_Trips.PNG(11KB)
----Data Engineering()
--------pipeline-overall.png(49KB)
--------Spark-Kafka-HDFS.md(3KB)
--------docker-compose.yml(1KB)
--------User-Event-Tracking.md(18KB)
--------README.md(3KB)
----Machine Learning()
--------KNN and Naive Bayes - Digit Classification.ipynb(135KB)
--------Topic Classification bag-of-words.ipynb(89KB)
--------Predicting Customer Churn.ipynb(67KB)
--------README.md(266B)
--------Predicting Housing Prices.ipynb(5.06MB)
--------Machine Learning Project Checklist.md(7KB)
--------Poisonous Mushrooms Gaussian Mixture Models.ipynb(4.11MB)
----README.md(3KB)
----Linear Regression()
--------Optimized_Model.PNG(9KB)
--------Step_model_Coef.png(25KB)
--------Linear Regression.pdf(1.53MB)
--------README.md(2KB)
--------Hypothesis.PNG(6KB)
--------Linear Regression.ipynb(1.32MB)
----Research Design()
--------Baby_safe.PNG(100KB)
--------Future_of_driving.PNG(59KB)
--------README.md(1KB)
--------Project3_Baby_Safe.pptx(972KB)
--------First_human_transporter.PNG(301KB)
--------Project1_Invisible_Ink.pptx(5.72MB)
--------Project2_Beep_Beep_Bop.pptx(402KB)
----Web Development()
--------README.md(103B)