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数字の向こう側に広がる可能性
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自己PR
大学で応用数学を専攻し、データサイエンスの理論と実践スキルを磨いています。数理統計学や数値解析といった学術的知識に裏付けられた実践的なデータ処理・分析能力、そしてそれをビジネス課題に繋げる応用力が私の強みです。
学術的基盤：データ分析の理論的探求
専門課程ではデータサイエンスの理論を体系的に学習。「数理統計」では確率論や統計的推測を学び、確率モデルの理解を基に仮説検定や区間推定といった統計的手法を修得。データから客観的な結論を導く論理的思考力を養いました。「数値解析」では、データ前処理、アルゴリズムの最適化（計算量削減など）、大規模データセットの効率的な処理手法を学び、限られたリソース内で高精度な分析結果を出す実践的課題解決能力を磨きました。
実務経験：理論を実践に繋げるシステム開発
アルバイトでは理論知識をビジネス課題に応用し、ユーザー行動データ分析や推薦システム開発に携わっています。PythonではPandas等を活用し、データのクレンジングから特徴量エンジニアリングまで実施。SQLではサブクエリやウィンドウ関数も活用し、複雑な条件でのデータ抽出・結合・集計を駆使しています。この経験から、分析精度を左右する丁寧なデータハンドリングの重要性を深く理解しました。
特に推薦システム開発では、ユーザー行動履歴とアイテム特性を分析し、評価指標（RMSE等）を意識しながら協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを実装。単に手法を適用するだけでなく、サービスの特性に最適なアルゴリズムを検討・構築しました。データから有益なインサイトを抽出し、具体的なアクションに繋げるという、データサイエンティストの核心的なプロセスを実践しました。
今後の展望
これまでの学びと実務経験から理論と実践の重要性を認識しており、今後も最新技術や論文に目を向け、知識とスキルを更新し続けます。より複雑で大規模なデータ課題に挑戦し、将来的には分析からモデル実装、価値提供までを一気通貫で行えるデータサイエンスの専門家を目指します。