关于我
你好！我是高硕远，目前就读于密歇根大学生物统计学硕士项目。我热衷于将数据科学、公共卫生与机器学习相结合，探索技术在真实世界医疗健康问题中的实际应用。
我具备扎实的统计建模和数据可视化能力，擅长使用 R、Python 和 SAS 进行多变量分析、预测建模与结果展示。我的目标是运用数据驱动的方法，为公共健康研究和临床决策提供有价值的见解。
🎓 教育经历
- 生物统计学硕士，密歇根大学 （预计2026年5月毕业）
- 统计学学士，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (2021年8月 – 2024年5月) 辅修：经济学 | GPA: 3.70/4.00
🔬 研究兴趣
- 统计遗传学与生物信息学
- 临床预测建模
- 数据可视化与仪表盘开发
- 精准健康与结局建模
- 应用公共卫生数据分析与统计咨询
💼 工作经历
我曾参与多个跨学科项目，涵盖教育，癌症基因组学、扩散模型在医学影像中的应用，以及音乐产业趋势分析的可视化 Shiny 应用开发。
在教育中，我主导并参与了针对底特律地区大规模青少年读写辅导计划的综合评估。我负责整合并分析了来自学生、导师、家长及社区合作伙伴的多方反馈，参与撰写了 54 页的战略性最终报告。我的工作重点在于将定性主题编码 (Qualitative Thematic Coding) 与词云可视化分析 (Word Cloud Analysis)相结合，从而为项目领导层识别出可操作的增长策略。
在生物信息学研究中，我参与科研项目，处理逾 3,000 条肾脏肿瘤与正常组织的转录组数据，运用 R 语言和 edgeR 包进行差异表达分析，结合 Cytoscape 构建蛋白互作网络，最终识别出 WNK4 和 AQP2 两个潜在生物标志物。研究成果进一步通过 qPCR 和免疫荧光实验得到验证。
在杭州银行实习期间，我担任信用风险分析实习生，负责对超过 20 个企业客户进行行业调研和信贷评估，撰写评估报告用于内部风险定价。通过清洗与核验客户信贷申请数据，我协助优化流程并提升数据准确率约 10%。此外，我分析了近 5 年的收入趋势和分布偏态，为风险管理与战略制定提供支持，增强了我对金融数据和企业运营的理解。
我也有在咨询公司实习的经验，负责支持多行业客户进行经济性分析、数据可视化展示与策略制定。在项目中，我熟练运用 Excel 构建动态仪表盘、敏感性分析模型与成本-收益比较图表，同时协助完成数据清洗、指标设计与汇报材料准备，帮助客户更清晰地识别业务痛点与优化路径。这段经历极大锻炼了我在快节奏、多任务环境下进行独立分析与团队沟通的能力。
🛠️ 技能
- 编程语言: R, Python, SQL, HTML/CSS
- 工具和书库： LoRA, ggplot2, Shiny, Tidyverse, Scikit-learn, Tableau, Word Cloud Visualization, Cytoscape, GSEA
- 语言: 英文（精通）, 中文（母语）