在校期间，系统学习了计算机基础理论、数据结构、算法设计等课程，掌握了扎实的专业知识。积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责公司数据治理平台的开发与维护，参与数据标准制定、元数据管理等核心模块的设计与实现。
• 优化数据质量监控流程，通过编写自动化脚本，将数据质量问题发现率提升30%。
• 与业务部门紧密合作，梳理业务流程，制定数据治理方案，成功解决多个业务场景的数据不一致问题。
• 参与数据资产目录建设，对海量数据进行分类、标签化，提高数据检索效率20%。

• 主导公司数据治理项目的技术方案设计，采用大数据处理框架（如Spark）实现数据清洗、转换等操作。
• 搭建数据血缘关系图谱，清晰展示数据从源头到应用的流转过程，为数据溯源提供有力支持。
• 设计并开发数据安全管控模块，实现数据加密、权限控制等功能，保障数据安全合规。
• 组织内部技术培训，提升团队成员的数据治理技术水平，培养了3名技术骨干。

• 项目背景：公司业务快速发展，数据量激增，数据质量参差不齐，影响业务决策。
• 项目目标：构建数据治理体系，提升数据质量，保障数据安全。
• 项目职责：负责数据清洗模块开发，运用Python编写数据清洗脚本，对海量数据进行去重、纠错、标准化处理。
• 项目成果：数据准确率从70%提升至95%，数据处理效率提高50%，为业务部门提供了高质量的数据支持。

• 项目背景：随着公司数字化转型，数据资产价值凸显，需要对数据资产进行有效管理。
• 项目目标：建设数据资产目录，实现数据资产的可视化、可检索。
• 项目职责：参与数据资产分类标准制定，开发数据资产目录管理系统，集成元数据采集、数据资产标注等功能。
• 项目成果：完成数据资产目录建设，涵盖公司80%以上的数据资产，数据检索效率提升40%，为数据资产运营提供了有力工具。