任倍乐

开发了可扩展的网络搜刮工具，为大规模数据提取项目提供支持。

通过实施严格的验证和清理流程，提高数据质量。

与跨职能团队合作，确保数据的完整性和准确性，从而做出更明智的决策。

优化 SQL 查询，加快处理速度，提高团队整体工作效率。

通过实施严格的数据验证流程和错误检查程序，提高数据质量。

利用预测建模技术对未来业务趋势进行预测，为战略规划工作提供指导。

开发定制的可视化数据，向非技术利益相关者有效传达复杂信息。

收集股票数据（如价格、成交量、波动率）和财经新闻（如标题、文章）。

完成数据预处理，并使用 FinBERT 计算情感极性。

情绪分析作为 DRL 模型的附加状态。

比较了深度 Q 网络和深度确定性策略梯度组合的累计收益。

在模拟 MDP 股票环境中，与初始资本余额相比，带有情绪分析的深度 Q 网络产生了约 1.7 倍的增长。

主要课程：人类基因组学/蛋白质组学和代谢组学/应用统计学/人工智能和机器学习/用于精准医疗的高性能计算