統計検定準1級
応用的な統計学の諸手法の習得についての検定です。統計検定2級ではデータサイエンティストとして活躍するには足りないと感じ、実務で活かせてかつ、さらに難易度の高いものを目指し取得しました。最優秀成績賞をいただきました。
大木 基嗣
Givery,Inc. / AI Lab東京
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大木 基嗣
Givery,Inc. / AI Lab
何もないからこそなんでも描ける
大学でデータサイエンスに興味を持ち、現在はGNNとLLMを中心に勉強に励んでいます。その過程で統計検定準1級最優秀成績賞、TOEIC915、SIGNATE Students Cup 2023 ChatGPT部門SIGNATE賞・特別賞などの実績があります。長期インターンは2社行っており、データコンサルティングアナリストとLLMサービス開発などの仕事をしています。これからも毎日努力に愚直に励み、データサイエンティストとして活躍するために精進します。
個人の実績
個人の実績
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この先やってみたいこと
未来
大好きな日本を元気に、みんなが日々成長を感じられる国にしたい。そのために面白いプロダクトや社会にインパクトを与えられるものを創りたい。
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Givery,Inc.10ヶ月
AI Lab（インターン）現在
- 現在
LLMを用いたサービスの開発を行っています。最新技術の調査や実装を通じ、プロダクトの精度向上などを主に行っています。
鶴見有職研究所1年間
データコンサルティングアナリスト（インターン）現在
- 現在
企業の実データを用いてのデータ分析・KPI設計を行いました。
慶應義塾大学大学院修士課程2年間
開放環境科学専攻オープンシステムマネジメント専修
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より応用的なデータサイエンスの勉強・研究に励んでいます。Graph Neural Networkをテーマに修士論文の研究を行っています。
慶應義塾大学 | Keio University4年間
理工学部管理工学部
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統計・AIを中心としてデータサイエンスを学び、金融・会計・経済・プロジェクトマネジメントなども勉強に励みました。卒業研究では、統計的因果推論手法と時系列解析を組み合わせ、MLBのルール改正の効果検証を行いました。
- 卒業論文「中断時系列分析による MLB ルール改正の 観客者数への効果検証」
2023年にMLBで行われたルール改正が観客者数の増加に影響があったのかを、時系列と統計的因果推論を組み合わせた中断時系列分析を用いて分析しました。
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言語
- 日本語 - ネイティブレベル
- 英語 - 日常会話レベル