データ分析やAI、機械学習の基礎から実践的なことについてのメンターとしてご協力できます

できること

データ分析・機械学習等の実践的な知識でご協力できます。

バックグラウンドについて

私はデータ分析・機械学習エンジニアリングを主に得意としています。
実際の課題やサービスで実践的な分析や予測システム開発に従事してきました。
また、これらの人材育成等にも携わっています。

メッセージ

データサイエンスは様々な技術や知識で構成され、立場や視座も課題によって異なるがゆえに、初めから取り組む方にとっては頭の中に地図を描きづらい領域だと思います。

取り組む課題によってデータ分析なのか、機械学習での予測なのか、あるいは技術そのものの向上を目指すサイエンスなのか異なりますし、またそれぞれの得意とする（あるいは進みたい）方向性もあるでしょう。

エンジニアがこういった領域に踏み込む際の手助けをしたいと思っています。

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プロフィール

データ分析、機械学習をコア技術として、様々な課題の分析や解決に尽力します。

現在はマーケティングの企業にてフルタイムで、データ解析・統計モデル構築・機械学習モデル・予測システム設計開発や、データサイエンティスト・機械学習エンジニアの育成等しています。

## 基本的なスキル及び、業務経験

### データ分析・機械学習・統計(8年)
* 教師あり・なし学習、異常検知、強化学習、DeepLearning 等
* 機械学習モデル評価、環境構築、データパイプライン設計
* 多変量解析、統計モデリング、分析
* 言語・ツール
** Python(scikit-learn, pandas, tensorflow, etc.), R, CUDA, C/C++, Intel MKL, Shell script, HiveQL, Map-Reduce 等
* 経験
** マーケティング効果分析、統計モデル構築、予測モデル構築、
** 自然言語処理
** 画像パターン認識商品開発、その他

### ソフトウェアシステム開発の経験
* 業界：製造業(7年)、クラウド(2年)
* システム : エンベデッド、制御系PC アプリケーション、ハードウェア組み込みアルゴリズム、クラウドシステム
* 言語 : C/C++/python/CUDA(アルゴリズム、画像処理システム), C#.NET(PC アプリ), Python, shell-script, map-reduce 未習得の言語には特に抵抗なし
* 環境 : Linux, OSX, Windows, Hadoop, GPU

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