PROFILE 候補者プロフィール

候補者ID
6902
誕生年
1993年
性別
男性
学生の出身エリア
南アジア
大学のタイプ
国内 有名国立大学
卒業年度
2018年7月
学位
修士
特徴
ブロックチェーンデータの分類と分析に機械学習とデータサイエンスを利用する、インド工科大学で修士号取得のデータサイエンティスト 

アクティブ・コネクター
推薦の理由
RECOMMENDATION


【特筆すべき経験】
(1)現在、ブロックチェーンおよび仮想通貨交換会社にてデータサイエンティストとして勤務。
・グーグルアナリティクスを使用してトレーディングデータの良し悪しを分析し、そのための機械学習アルゴリズムも作成。市場データを抽出するためにPythonのライブラリも記述し、テクニカル指標の収集に活用する。
・c0banとビットコインの価格のボラティリティ指数(値とグラフ)をデイリーでレポートするためのチャットワークボットを開発。
・ブロックチェーンのトランザクションデータ、ビジネス洞察、およびマネーフローグラフの作成を行う。
・データ収集、データクリーニング、データ処理、およびデータの視覚化を行う。
・機械学習を活用して価格や注文の最終ステータスを予測し、取引日を特定。
・c0banAPIと呼ばれるc0ban APIラッパーのPythonパッケージを管理する。
・暗号通貨のテクニカル価格指標を計算するためのPythonパッケージ(PriceIndices)の開発を担当。
(2)約2年間、RとExcelを活用したデータ分析で塩田の農業と林地の経済比較研究を行い、論文を執筆。陸の衛星画像を塩田と林地に分類するためにRにおけるランダムフォレストアルゴリズムの活用。どちらがより生産的であるかを判断することが目的ではあるが、衛星画像を使用して特定のエリアを分類・識別する技術についても合わせて研究を行う。
(3)3ヶ月間、高分解能衛星観測による大気質データの回帰分析を行う。
・1kmピクセルの高解像度でNASA衛星観測から得られた18年間のPM2.5のデータを用い、大気分析を行う。
・最小二乗法での回帰分析とExcelの結果から得られた相互比較を利用して、MATLABによる衛星データの時系列分析を行う。
(4)3ヶ月間、誤差逆伝播法のトレーニングアルゴリズムにおける最急降下法を用いた人工ニューラルネットワーク(ANN)を活用し、降雨量予測に携わる。毎月の降雨量予測に応用される。
(5) University of Agricultural Sciences(インド)で農業工学を専攻し、2016年4月に科学技術学士を取得。その後Indian Institute of Technology Bombay(インド)で地理情報学を専攻して2018年7月に卒業し、修士号を取得。
(6) データ科学者、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての業務に興味あり。データサイエンスと機械学習の分野で更なるスキルアップをしたいと考えているが、現在所属しているチームには他のデータサイエンティストがおらず、より規模が大きく優れたデータ分析チームや部署に所属することを希望している。

【スキル】
Python, R, SQL, HTML, Preprocessing, 線形分類器, ディープラーニング, Data preprocessing, CNN, Tree Classifiers, Ensemble Learning, Pandas, scikit-learn, NumPy, matplotlib, seaborn, Data, JSON Data, Mac OS, Linux, Windows, 人工衛星データ, BigQuery, Google Analytics, cloud SQL, Google cloud datastore
【日本語】
初級(簡単な表現が分かるレベル)

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