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株式会社マツリカ / データサイエンス部門
高校生のころから人工知能について興味があり、大学生のころデータサイエンスという分野に出会いました。学校の授業やオンラインの講座などで勉強していく内に日本ではビックデータ活用がまだ十分ではなく、これからはより高度な知識とスキルを持つ人材が必要とされていると感じ、専門の大学院に進学して深く学びたいと思いました。
タイタニックを終え、次に何か親しみのあるデータでデータ分析してみたいと思い、日ごろから利用していたメルカリについてのkaggleのコンペに参加したときのものです。 目標としては、予測モデルのスコアもですが、Titanicの時はまだわからず使っていなかった、アンサンブルモデルによる解析やwordcloudや様々なグラフによる可視化などにより力を入れました。 わからないところもたくさんありましたが、ネットの情報やコンペの優秀な人のnotebookなどを頼りに進めました。 結果としてスコアはあまりよくありませんでした。 モデルのチューニングやデータの扱いなどたくさん原因はあると思っています。 個人的には、実際に手を動かしてコードを書いて分析を進めていくよい経験ができたのと同時に、pythonを知らない人にもわかりやすいデータ解析をしていく難しさなどさまざまな課題も見つかったので、その課題も含めまだまだ学ばなければいけないなと痛感できたコンペでした。
日本でのデータ活用を積極的に推進していきたいです。ある調査では日本は世界の主要国の中でも「データ活用」の分野で後れを取っているとされています。ハードウェアは世界トップクラスでデータも豊富にあるにも関わらず、その活用にはまだ道のりがあると感じています。実際、私が大手家電メーカーでインターンシップを経験した際、IoTデータや顧客データは集められ
"ビックデータを活用したHuman Resource Management"
私は大学では電気工学や情報工学について専攻し、システム制御の機械学習について研究しました。研究テーマは「ライントレースロボットのPID制御のゲインパラメータの機械学習」です。