こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!
バイク、麻雀、お酒、たばこ、読書、ゴルフ、テニス、基本なんでも大好きなデータサイエンティストです!

サラリーマンをやりながら、仕事で活かしているAI関連の情報を発信するSNS・ブログを開設しています!
役に立つ情報や参考になる情報を発信していけるよう、日々最新のAIコラムに対してアンテナを張るようにしています。

経歴

年月経歴
2018年3月東京理科大学 卒業
2018年4月IT企業 入社
データサイエンティストを目指す
2020年9月転職を考え転職開始
2021年1月転職の理由を再認識し、自分がやりたいことをやることを決心
転職ではなく、SNS発信とブログ作成を開始
経歴

私は2020年9月ごろに転職を考え始めました。
しかし転職活動をするにあたって、1番の理由はサラリーマンに面白みをあまり感じていなかったという理由だということを、再認識することができました!

そのため、ITを学ぶきっかけとなった自分一人で何かを作り上げるという面白みを思い出し、SNSでの情報発信やブログ作成を開始しています。

自分の熱量が何かを具体的に洗い出すことで、人生に生きる楽しみを深く感じることが出来ると思います!
皆さんも毎日こつこつと自己分析をして行動していけるようになればと願っています。

実績・業績

案件カテゴリ案件数
数値系5件
言語系6件
画像系0件

数値系では、需要予測を主に実施してきました!

言語系では、テキストマイニングを使ったアンケート分析や、特許の自動分類などを実施した経験があります!
数値系は厳密な正解が出ますが、言語系は厳密な正解が出ません。そのため、論理的な判断が必要であり難しいと感じていますが、その難しい点にわくわくし言語系のデータ分析に興味があります。

画像系は案件として実施したことはありませんが、pythonを用いた画像分類を実施したことがあります。

使用したことがある分析手法

  • 回帰分析(単回帰分析、重回帰分析)
  • 決定木分析(CHAID,CART)
  • 勾配ブースティング(LightGBM)
  • ディープラーニング(DNN,GAN,word2vec,doc2vec,Autoencoder)
  • 時系列分析(AR,MA,ARIMA,SARIMA)
  • テキストマイニング(形態素解析、構文解析)
  • 主成分分析
  • k-means
  • PLSA
  • アソシエーション分析

使用している主な分析ツール

  • Python(pandas,Numpy,matplotlib,sklearn,keras,Pillow,・・・)
  • tableau(Tableau Japan製)
  • SPSS Modeler(IBM製)
  • Visual Mining Studio(NTTデータ数理システム製)
  • Text Mining Studio(NTTデータ数理システム製)

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