マ ラニャ

Kaggleのコンペティションを題材に、コモディティ市場および関連資産の価格予測に取り組みました。
Pythonでデータの前処理や特徴量エンジニアリングを行い、統計的な要素を組み合わせながらLightGBMモデルを構築。
特に、特徴量の設計と検証に多くの時間をかけ、データの持つ情報を最大限に引き出す工夫を重ねました。
分析からモデリング、評価までの流れを自分で設計し、成果をGitHub上で公開しています。

Mitsui-Commodity-Pred：Kaggleコンペを通じたコモディティ価格予測プロジェクト

FastAPIを用いて認証機能付きのAPIサーバーを構築しました。SQLAlchemyとAlembicでデータベースのスキーマ管理を行い、JWTによるログイン認証を実装。
Pytestを使って自動テストを整備し、GitHub ActionsでCI/CDパイプラインを構築しました。
Locustによる負荷テストや、クラウド上のVMへのデプロイにも取り組み、API開発から運用までの一連の流れを実践的に学びました。

FastAPIを用いたバックエンドAPI開発とデプロイ実践

Accomplishments / Portfolio

AWS 認定クラウドプラクティショナー

Awards and Certifications

FastAPIで学んだバックエンド開発とクラウド運用の面白さ

ポジティブ

学習欲

インフラ

PostgreSQL

Python

Matlab

データベース

機械学習

データマイニング

統計モデリング

仕事で使えるスプレッドシート関数

仕事で使える人事・労務管理ツール

仕事で使える組織サーベイツール

直近の企業でマネジメントに携わった年数

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