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EPAM Systems / Data Specialist
Founder of Babushka ML https://babushkaml.com/
データサイエンス・エンジニア系統でのフリーランス
Subject Matter Expert in Cloud Team フルスタックデータサイエンティスト
•チケットシステム/電話/ビデオ会議による最前線の顧客対応サポート •SLO/SLA管理 •内部の問題/機能要求の報告 •意思決定者が関与する最も重要な技術的課題の解決 実績:CES(顧客努力スコア)の点で2021年第3四半期、第4四半期のデータチームの中で最もパフォーマンスの高い企業の1人であり、2四半期連続でGoogleジャパンから100%の表彰を受けました。 私たちのチームをすべてのGCPサポートユニットの中で最高のパフォーマンスに導きました。
Graduated as Summa Cum Laude("with the highest distinction")
タコツボ症候群 入院転帰の予測(私たちが得ることができるようになるデータによると) COVID-19パンデミックの文脈におけるタコツボ COVID-19とタコツボをリンクする参考文献の研究は同じ観察を指摘しています:心血管合併症の発生率はCOVID-19パンデミックの間に増加しました、そして特にタコツボのケースは通常非常にまれな愛情です。症例研究は、リンケージには以下が含まれることを示しているようです: 過剰な免疫応答 ->サイトカインストーム(炎症誘発性サイトカインとケモカインの高放出) -過炎症状態の>毒性 ->心筋損傷 過活動免疫応答 -交感神経系>急増 -カテコールアミンの>高放出 ->心筋の見事な微小血管機能障害 心理的苦痛(感染の恐れ、経済的心配、社会的距離) 病歴(併存疾患) で研究されたバイオマーカー 症例報告は従来のたこつぼと同じです。プロジェクトGitHub: GitHub - クダイスケ/たこつぼ症候群-入院の予測-転帰 さまざまなPythonパッケージ(/Pandas/Numpy/Seaborn/Matplotlib/)を使用したEDA - 特徴エンジニアリングと変数選択 - Stremlit(Streamlit •データアプリを構築および共有する最速の方法)を使用してインタラクティブなWebページを作成し、患者が入力変数を使用して入院結果をリアルタイムで予測できるようにします
・エッジデバイスに展開するメモリサイズの削減によるオープンソースベースのオブジェクト追跡アルゴリズムの改善 ・モデル(メトリック)の評価用スクリプトの作成 ・最先端のアルゴリズムを調査し、同じベンチマークで比較。 ・研究論文のベストプラクティスに従ったモデル評価手法の形式化
EPAM Systems / Data Specialist
•チケットシステム/電話/ビデオ会議による最前線の顧客対応サポート •SLO/SLA管理 •内部の問題/機能要求の報告 •意思決定者が関与する最も重要な技術的課題の解決 実績:CES(顧客努力スコア)の点で2021年第3四半期、第4四半期のデータチームの中で最もパフォーマンスの高い企業の1人であり、2四半期連続でGoogleジャパンから100%の表彰を受けました。 私たちのチームをすべてのGCPサポートユニットの中で最高のパフォーマンスに導きました。
