信息与计算科学专业个人简历样例4篇
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信息与计算科学简历【第一篇】
无需把你的简历写成编年史，例行公事般罗列自己的职业经历，这样大而全的列表没有重点，也许突出不了你的优势和价值。正所谓尺有所短，寸有所长，每个人身上都有别人所没有的特点。展现自身的特长，亮出自己鲜明的旗帜。
个人信息
姓 名：
性 别：男
出生日期：
民 族：汉
身 高：178cm
户口所在：广东省韶关市武江区
目前所在：山西太原市
毕业院校：中北大学
政治面貌：团员
最高学历：本科
所修专业：电子信息科学与技术
人才类型：应届毕业生
求职意向
求职类型：全职或兼职
应聘职位：电子、通信类均可
希望地点：广州
希望工资：面议
教育培训经历
2003年9月至2007年 中北大学 电子信息科学与技术专业 本科
参加社会实践经历
所获奖励
电子信息科学与技术(本科 理工类 学制四年)
培养目标：本专业主要培养电子信息科学与技术、计算机科学与技术领域的研究、教学、开发应用、产品设计及管理工作的高级技术人才。本专业学生具有扎实的基础知识，具有系统分析与工程综合能力及创新能力和继续进行自我教育的能力。
主要课程：电路系统分析，电子线路、计算机基础、计算机软件、算法与数据结构、电视及多媒体技术、通信原理、微机原理、现代传感技术、微波与场论基础，集成电路设计、集成电路CAD、FPGA原理及设计、光电子技术及相应课程的工程实践环节。
语言水平
英语 熟悉 级别：四级
广东话 精通
普通话 精通
计算机能力
熟练使用office软件
熟练使用protel 99软件
自我评价
四年来，在师友的严格教益及个人的努力下，我具备了扎实的专业基础知识，具备较好的英语听、说、读、写、译等能力；能熟练操作计算机办公软件。同时，我利用课余时间广泛地涉猎了大量书籍，不但充实了自己，也培养了自己多方面的技能。更重要的是，严谨的学风和端正的学习态度塑造了我朴实、稳重、创新的性格特点。
信息与计算科学简历【第二篇】
对于求职者来说，学会制作一份得体的简历表格尤为必要。以下是小编为大家整理的：标准的个人求职简历表格。
标准的个人求职简历表格(一)基本信息个人相片姓
名：性
别：男民
族：汉族出生年月：1988年10月17日证件号码：婚姻状况：未婚身
高：179cm体
重：75kg户
籍：广东揭阳现所在地：广东湛江毕业学校：广东海洋大学学
历：专科专业名称：计算机网络技术毕业年份：2011年工作年限：职
称：求职意向职位性质：全 职职位类别：互联网开发及应用计算机软件职位名称：计算机技术 ; 网页设计 ; 计算机相关工作地区：湛江市开发区 ; 湛江市霞山区 ;待遇要求：可面议 ; 不需要提供住房到职时间：可随时到岗技能专长语言能力：英语 A级 ; 普通话 标准计算机能力：证书 全国计算机等级考试一级 ;教育培训教育经历：时间所在学校学历1995年9月 - 2001年7月广东省普宁市流沙镇第一小学小学2001年9月 - 2004年7月广东省普宁市城东中学初中2004年9月 - 2008年7月广东省普宁市第二中学高中2008年9月 - 2011年7月广东海洋大学专科培训经历：时间培训机构证书工作经历其他信息自我介绍：我叫钟少聪，是广东海洋大学海滨校区的一名应届毕业生，所读专业为计算机网络技术，在校期间曾担任院社团部部长，并在工作期间得到同学及老师的一致好评，并在工作满一年之后被评为优秀部长，在校期间的学生工作让我的为人处事的方式和能力得到了很大的锻炼，也希望能在公司工作时，进一步提升，于己，能更加完善自我；于公司，能择有所得。发展方向：其他要求：联系方式 标准的个人求职简历表格(二)基本信息个人相片姓
名性
别：男照片民
族：汉族出生年月：**.证件号码：431121**03******婚姻状况：未婚身
高：170cm体
重：55kg户
籍：湖南永州现所在地：湖南长沙毕业学校：湖南交通职业技术学院学
历：本科专业名称：工程造价（建筑方向)毕业年份：2010年工作年限：一年以内职
称：求职意向职位性质：全 职职位类别：建筑工程-工程造价师/预结算建筑工程-施工员建筑工程-工程监理职位名称：预算员 ; 施工员 ; 工程监理工作地区：广东深圳 ;待遇要求：1500元/月 可面议 ; 需要提供住房到职时间：一个月内技能专长语言能力：英语 3级 ; 普通话 标准教育培训教育经历：时间所在学校学历2008年9月 - 2010年10月长沙理工大学本科2007年9月 - 2010年6月湖南交通职业技术学院专科培训经历：时间培训机构证书2007年10月 - 2007年11月湖南交通职业技术学院计算机等级一级2008年9月 - 2008年10月湖南交通职业技术学院2008年3月 - 2008年4月湖南交通职业技术学院测量证工作经历所在公司：深圳越隆达实业发展有限公司时间范围：2009年8月 - 2009年9月公司性质：合资企业所属行业：建筑、房地产、物业管理、装潢担任职位：建筑工程-工程造价师/预结算工作描述：担任公司预算员，并参与了华浩源工程的土建部分的预算工作。离职原因：所在公司：宝安集团时间范围：2009年7月 - 2009年8月公司性质：国有企业所属行业：建筑、房地产、物业管理、装潢担任职位：建筑工程-工程造价师/预结算工作描述：担任公司预算员，并参与了世纪春城四期的水电部分的结算工作。离职原因：其他信息自我评价：能吃苦耐劳 接受能力强发展方向：预算员其他要求：联系方式 标准的个人求职简历表格(三)基本信息个人相片姓
名：性
别：男民
族：汉族出生年月：1987年10月23日证件号码：婚姻状况：未婚身
高：170cm体
重：65kg户
籍：广东湛江现所在地：广东湛江毕业学校：遂溪城月中学学
历：高中专业名称：体育毕业年份：2007年工作年限：二年以上职
称：求职意向职位性质：全 职职位类别：销售人员-销售代表职位名称：业务员 ; 销售员 ;工作地区：湛江市湛江市 ;待遇要求：可面议 ; 不需要提供住房到职时间：可随时到岗技能专长语言能力：英语 ; 普通话 一般计算机能力：证书 初级 ;驾驶证：持有B2驾驶照教育培训教育经历：时间所在学校学历培训经历：时间培训机构证书工作经历所在公司：广州四海通有限公司时间范围：2007年9月 - 2009年3月公司性质：其他所属行业：通讯、电信业担任职位：业务员工作描述：本职位主要以销售联通公司的无线电话为主，主要通过上门陌生拜访与电话拜访的方式开发客户，通过一年努力工作与学习，个人各方面的社会经验与业务能力都有较大的提升。离职原因：另求发展所在公司：湛江永昴生物科技有限公司时间范围：2009年6月 - 2010年7月公司性质：其他所属行业：其他担任职位：业务员工作描述：主要对虾药经销商的管理与开发，维护好公司与经销商长期合作的良好关系。并对公司的多种"化工原料"进行销售与维护好客户````离职原因：个人原因其他信息自我介绍：对生活有明确的目标与信心，相信通过自己不断的学习与努力，个人在各方面都会很快的成长并成熟起来。发展方向：把销售定为一个方向，或说成是一个奋斗的目标。为此我将付予十分的努力与激情。更相信一个用心做事的是最有希望的人。其他要求：可面议联系方式看过“标准的个人求职简历表格”的人还看了：1.标准个人简历模板表格
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信息与计算科学简历【第三篇】
姓名：
性别：女
出生年月：1987-1-7
民族：汉族
最高学历：本科
现居住地：河北省-石家庄市
工作年限：应届毕业生
联系电话：
求职意向
应聘类型：全职
应聘职位：统计，科研人员，教师，班主任，教学·教务管理人员
应聘行业：不限
期望工作地区：石家庄市
期望月薪：面议
自我评价
首先，感谢贵公司抽出宝贵时间来看本人的简历。本人性格乐观，注重团队精神，具有良好的数学基础和统计分析能力，熟练计算机的基本操作。虽是一名应届生，但我会以一颗青春热情、认真负责、不骄不躁的心去对待每一次机会、每一分工作。
工作经历
河北某软件人才实训基地2009-6至2009-7：测评师
所在部门：测评部
工作描述：在河北某软件人才实训基地担任测评师一职，在河北理工大学办事处工作，在职期间主要负责河北省其中两个地区的招生相关工作。本人负责的这两个地区招生情况相当不错，通过团队的共同努力，在不到一个月的时间里已经完成任务的将近一半。
通过这近一月的工作，使我体会到很多。首先，对于一份工作，要始终保持一颗热忱、自信的心；其次，还要注重团队的合作精神，团队的斗志要始终高亢，遇到困难相互鼓励，共同攻克。
最近任职公司名称保密2008-7至2008-8：实习生
所在部门：统计部门
工作描述：统计本地区的一些情况。
所在部门：服装店
工作描述：负责为顾客提供一些本店的服饰，增加光顾的客户，提高顾客的信任度，使新顾客变成老顾客。
教育背景
2005-9至200
9-7学校名称：河北经贸大学
专业名称：信息与计算科学
取得学历：本科
校内活动职务描述
曾参加过学校组织的万米长跑，暑期社会实践。
在校获奖情况
2009-2校级一等奖学金
2008-9在这一年里获两次校级二等奖学金，成为一名预备党员
2007-9校级一等奖学金，三好学生，优秀团员
2007-2校级一等奖学金
2006-9校级一等奖学金
it技能
信息与计算科学简历范文【第四篇】
摘 要 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要 问题 ，在最近几年被广泛 研究 。本文将粗糙集 理论 及 方法 引入高校教师成长信息，通过属性约简降低属性纬数，然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘，得出了一些有益的结论，为拓展粗糙集的 应用 领域做出了有益的探索。 关键词 粗糙集；关联规则；教师成长；区分矩阵；属性约简 1 引言 粗糙集理论（rough set）是由波兰数学家 在80年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。利用粗糙集理论进行数据挖掘，重要的一点就是基于粗糙集理论的属性约简。通过约简操作降低属性的纬数， 总结 出适用于决策支持的知识规则，是粗糙集理论最重要的应用之一。 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要问题，随着全球范围内数据库中存储的数据量迅速增大，数据间的关联规则往往过于庞大而难以 分析 ，如何有效的得到有意义的关联规则成为研究热点。本文以高校信息化为应用背景，将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于高校教师成长过程，得到实际可用的关联规则，为管理者提供决策支持。 2 基本概念 粗糙集理论的基本概念 粗糙集理论将分类与知识联系在一起，认为知识源于有认知能力的主体的分类能力，并用等价关系形式化表示分类。 定义1：粗糙集理论中定义信息系统为一个如下四元组：s=(u,a,v,f)，其中u=(x 1 ,x 2 ,…,x n )是对象集，即论域；a是属性集合，a=c∪d，且c∩d=φ，其中c为条件属性，d为决策属性；v为属性a的值域；f是u×av的映射，它为u中各对象的属性指定唯一值。s又被称为决策表。 定义2：在信息系统s中，对于一属性集i∈a，可构造对应的二元等价关系。ind(i){
m(c)=(m ij ) n ×n 是代表了区分x i ，x j 的完整信息。 关联规则 关联规则是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构，通过分析数据或记录间的关系，决定哪些事情将一起发生。 定义6：设i = {i 1 ,i 2 ,…,i n }是项的集合。包含k个项的项集称作k项集。设d是数据库记录的集合，其中每个事务t是项的集合，且t i。设x是一个项集，事务t包含x当且仅当x t。 关联规则是形如x y的蕴涵式，这里x i，y i，且x∩y=φ。x称为规则的左部或规则的前提（简记lhs），y称为规则的右部或结论（简记rhs）。 度量规则的参数是支持度（support）与置信度(confidence)。支持度是指数据集中的实例同时包含条件属性与决策属性的共同概率，支持度揭示了规则的重要性。置信度表示实例在包含条件属性的前提下，也包含决策属性的条件概率，它揭示了规则的可信度。在粗糙集理论中支持度与置信度可以表示为：
其中p(x)表示是指x在数据d中出现的概率，其余雷同。support(x y)指x、y在d中同时出现的概率；confidence(x y)表示在x出现的前提下y出现的条件概率。如果得到的规则同时满足支持度不小于支持度阈值和置信度不小于置信度阈值，则该规则有意义。 3 基于粗糙集的关联规则挖掘模型 本文应用基于粗糙集的关联规则的挖掘过程分为三步：数据预处理，属性约简与关联规则的挖掘，见图1。 （1）数据预处理：通过对高校人事数据的初始信息进行数据清洗，缺失值处理，转换及数据选择，获取初始信息表，且初始表转换为粗糙集形式，并明确条件属性集和决策属性； （2）属性约简：对条件属性进行约简，删除多余属性，用区分矩阵来完成约简和求核，在此基础上生成约简属性集； （3）关联规则挖掘：输入支持度阈值和置信度阈值，根据数据约简结果，利用粗糙集理论 文献 [6]中的算法，进行关联规则的挖掘。
图1 基于粗糙集的关联规则模型 4 基于粗糙集的数据挖掘技术在教师成长中的应用 随着信息化在 社会 各方面的迅速普及，高校在近几年来已经掌握了大量的教师信息数据，并形成了相应的教师信息数据库。然而，面对如此海量的信息，高校管理者如何利用，如何从中发现对高校教师队伍建设有实际指导意义的 规律 ，特别是如何才能将人才的引进及培养与社会的需求正确结合？本文用数据挖掘技术在这方面做了一定的探索和研究，期望能得到一些有益的启示。 下面本文就以高校教师成长信息为例（本文以职称教授及副教授作为高校人才成长的标志，根据参加工作时间的长短作划分为成长的快慢），说明基于粗糙集的关联规则挖掘算法的实施过程。 根据上述构建的数据挖掘模型，利用启发式属性约简算法对高校教师数据进行约简。首先进行数据预处理，其次求出约简或近似约简，并在此基础上根据值约简等减少属性和个体数目，最后提取规则应用于新对象的分析和预测。 1）数据预处理 要用基于粗糙集的数据挖掘方法进行知识发现，就需要首先组织好数据表。本文以某高校教师数据，采用关系数据库模型，经关系数据库的导入及连接并进行抽象、离散化等预处理。将影响教师成长的因素：性别、 政治 面貌、专业、第一学历、最高学历、毕业学校、年龄、学历变动、现聘职称、教学能力和科研能力作为系统的条件属性c，而将教师的成长速度作为决策属性d。通过属性选择与处理后的信息表示如表1所示： 表1 属性离散化表示 字段名称 数据类型 说明 性别 float(2) 1--男，2—女 政治面貌 float(2) 划分为四个等级：1-党员、2-共青团员、3-群众、4派 第一学历 float(2) 分为四个等级：1-博士、2-硕士、3-本科、4-本科以下 最高学历 float(2) 分为四个等级：同上 毕业学校 float(2) 概化为三个等级：1-国外高校、2-重点高校、3-普通高校 现聘职称 float(2) 分为两个等级：1-教授、2-副教授 评定年龄 float(2) 1-[31，35]、2-[36，40]、3-[41，45]、4-[46，50]、5-大于50 成长 float(2) 1-快、2-中、3-慢 学历变动 float(2) 1-是、0-否 专业 float(2) 划分为两类：1－理科、2－文科 教学能力 float(2) 离散化为三个等级：1-高、2-中、3-一般 科研能力 float(2) 离散化为三个等级：1-高、2-中、3-一般
以上划分等级的标准是根据以往实际经验和需要而确定，按表1的规则概化和离散化原始数据，得到预处理后的数据表如表2所示： 表2 预处理后的教师数据 属性 u c d 性别 专业 政治 面貌 第一 学历 最高 学历 毕业 学校 现聘 职称 评定 年龄 学历 变动 教学 能力 科研 能力 成长 1 2 2 4 4 3 2 2 3 1 3 3 3 2 2 1 3 3 2 2 2 1 1 3 2 2 3 2 1 1 3 2 2 2 1 1 2 3 1 4 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 5 1 2 3 3 2 2 1 3 1 1 3 2 … 227 1 2 3 4 3 3 1 4 1 2 3 3 228 2 2 3 4 3 2 2 3 1 2 3 2 2）属性约简 core = {毕业学校，评定年龄， 教学能力，科研能力，第一学历}，然后通过 计算 属性重要性，得到性别、专业和政治面貌几乎为零，即性别、专业、政治面貌和最高学历与本决策表的决策几乎无关可以省略。因此得到的约简为r={毕业学校，评定年龄， 教学能力，科研能力，现聘职称， 第一学历， 学历变动，最高学历}。这样提高了后续规则提取的效率。 3）关联规则挖掘 根据上面得到的约简，通过属性之间的隐含关系来挖掘关联规则，给定支持度阈值5%，置信度阈值80%，可得到同时满足支持度阈值和置信度阈值的项目集生成的关联规则有： （1）（评定年龄 = 1）&（毕业院校 = 2）=>（成长 = 1）； （2）（第一学历 = 2）&（科研能力 = 1 ）=>（成长 = 1）； （3）(最高学历=3) & (学历变动=1) & (科研能力= 3) => (成长速度= 3) （4）(最高学历= 1) & (教学能力= 2) => (成长速度= 1)； （5）(最高学历= 2) & (教学能力= 3) => (成长速度= 2)； （6）(毕业学校= 2) & (评定年龄= 1) & (科研能力= 3) =>(成长速度 = 1)； （7）(现聘职称= 2) & (第一学历= 4) & (最高学历= 3) =>(成长速度= 3)； （8）(第一学历= 3) & (毕业学校= 3) => (成长速度= 2)； （9）(第一学历 = 2) & (学历变动 = 1) => (成长 = 1)； 对以上规则的解释如下： 由第一条规则可知：毕业于重点高校的、第一学历是硕士的教师，评职称时在30~35岁之间，有80%以上概率可以断定教师成长快；由第二条规则可知：学历为硕士，科研能力高，则可断定该教师的成长速度快；第三条规则说明如果通过进修最高学历才达到本科，有82%的几率断定教师的成长速度慢；第四条规则说明最高学历是博士，教学良好，则有92%的几率断定教师成长速度快；第五条规则说明最高学历是 研究 生且教学能力一般，则有85%的概率断定教师的成长速度适中；第六条规则说明毕业学校是重点院校、年龄在31~35岁之间、科研能力低，即有81%的概率断定该教师成长快速；由第七条规则说明职称是副教授、第一学历是本科以下且最高学历是本科，则有82%的概率断定该教师成长速度慢；第八条规则表示第一学历是本科、毕业学校是普通高校，即有82%的几率断定该教师成长速度适中；由第九条规则可知：第一学历是硕士的、学历提高的教师，成长速度快。 由以上规则可以得出：第一学历、毕业学校、学历变动、最高学历、科研能力、教学能力及年龄对教师成长的快慢有显著 影响 。第一学历是硕士的教师，科研能力较高的教师，属于成长速度快的类型；而第一学历在本科及本科以下的教师，在41~45岁才评上副教授，相对来说成长速度较慢（评为副教授的平均年龄是38岁左右）；而最高学历是博士，教学能力良好的教师，成长速度快；重点高校及国外高校毕业的教师，参加工作时间为10~14年职称就被评为教授或副教授（评定副教授参加工作的平均时间为16年），其成长速度显然高于普通高校毕业生。因此，如果学校希望教师能够快速成长，则在人才引进时就要限制引进教师的毕业学校和第一学历。 5 结束语 粗糙集 理论 作为一种新型的数据挖掘工具，已经很好的体现了它的优势。本文简要介绍了粗糙集理论的基本知识， 应用 基于粗糙集理论的关联规则挖掘算法对教师信息数据实例进行 分析 ，挖掘出人才成长的相关要素，对高校人才引进与培养具有一定的指导意义。 参考 文献 [1] wang jue，miao duoqian. analysision attribute reduction strategies of rough set [j] .journal of computer science & technology, 1998, 13 (2) : 189-193 [2]王国胤。rough 集理论与知识获取[m] .西安：西安 交通 大学出版社，2001 [3]han jiawei , kamber mining concepts and techniques[m] . morgan kaufmann publishers，2001 [4]白秀玲，崔林，王向阳。一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法[j] .计算机工程与应用， 2003；39(10) ： 185～186 [5]童舟，罗可。基于rough set 带结论域的关联规则挖掘[j] .计算机工程与应用，2006；25(4)：166～169 [6]王旭仁，许榕生。基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究及应用[j] .计算机工程，2005；31(20)：90～92 [7]李静，王建军。数据挖掘在高校教学信息化管理中的应用探讨[j] . 科技 信息，2005(08)：300~301