杉山 岳史
NBA選手の年棒予測
機械学習モデル(勾配ブースティング)でNBA選手の給与を予測。一選手当たりの予測で、370万ドル改善。 使用ソフトウェア:Python、Pandas、Numpy、SciPy、Scikit-Learn、BeautifulSoup、MatplotLib、Seaborn、各種機械学習モデル
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日米で7年間の営業・事業開発の経験を有するデータサイエンティスト。Eコマース、ITソリューション、IaaS、SaaS業界などでチームを管理し、データを活用して売上アップに貢献してきました。サンフランシスコのGalvanizeのData Science Immersive に合格し、2020年6月に700時間以上に及ぶデータサイエンティストの育成プログラムを修了しました。ウェブスクレイピングによるデータの抽出から、データのクリーニング・解析、機械学習
データサイエンス、機械学習、AI
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機械学習モデル(勾配ブースティング)でNBA選手の給与を予測。一選手当たりの予測で、370万ドル改善。 使用ソフトウェア:Python、Pandas、Numpy、SciPy、Scikit-Learn、BeautifulSoup、MatplotLib、Seaborn、各種機械学習モデル