メンタープラン
自己紹介
はじめまして!
Theolia(テオリア)と申します。
地方国立大学大学院を修了後、
製薬業界を渡り歩いて約10年。
普段はデータを分析する(いじりたおす)
ような仕事をしておりますが、
ここではデータ分析経験を活かすことで
皆様の一助になれるようなサポートをさせて
いただきたいと思っています(^_^)
【経歴】
2011年~ 2014年:臨床開発(治験モニター)
2014年~ 2018年:医薬品製造(バイオ医薬品)・製造データマイニング
2019年~ 2021年:医薬品市場データ分析
2020年〜:オンラインプログラミング講師(AI,Python)
2021年〜 :医学研究所にてバイオインフォマティクス
2021年11月〜 :MENTAでメンター開始
【経験】
- OS: Windows Server, Linux (Linux, CentOS, Ubuntu)
- PG: SAS,Python,R,Excel_VBA,Access_VBA
- DB: PostgreSQL, MySQL
- AWS: EC2
- BI: PowerBI, Tablueau
経歴・実績
2017年-2018年:医薬品製造データマイニングにより、生産性向上につながる因子を見つけるに成功。
2019年-2021年:医薬品市場データを対象として医薬品の売り上げ予測を機械学習によりモデル構築・運用を経験
2021年:プログラミングオンライン講師としてPython言語による機械学習・深層学習の教育に邁進中( 累計50名の受講生を担当)
2021年:国立大学法人医学部医学研究科にてバイオインフォマティクスの研究開発業務に従事
スーパーコンピュータを用いて次世代シーケンサーで得られたFASTAQ 形式データの解析
パイプラインの構築を経験(プログラミング言語:Python, Rメイン)
2019年-2021年:医薬品市場データを対象として医薬品の売り上げ予測を機械学習によりモデル構築・運用を経験
2021年:プログラミングオンライン講師としてPython言語による機械学習・深層学習の教育に邁進中( 累計50名の受講生を担当)
2021年:国立大学法人医学部医学研究科にてバイオインフォマティクスの研究開発業務に従事
スーパーコンピュータを用いて次世代シーケンサーで得られたFASTAQ 形式データの解析
パイプラインの構築を経験(プログラミング言語:Python, Rメイン)
備考
平日: (月-木)17:00〜23:00
(金)13:00〜23:00
土日祝: 9:00〜/17:00〜/20:00〜/21:30〜
※毎日 21:30〜 は継続指導と特急プラン限定です
※土日祝 は継続指導優先です。空きがあれば単発相談もお受けします