# 佐藤 恵子

Headline：データサイエンティスト / 機械学習エンジニア

- Email：keiko.sato@example.jp
- Phone：080-1234-5678
- URL：https://keiko-sato.dev

住所：日本、東京都、東京、東京都千代田区丸の内1-2-3、100-0001

プロフィール：
- GitHub：[@keikosato](https://github.com/keikosato)
- LinkedIn：[@keiko-sato](https://www.linkedin.com/in/keikosato)

## 基本情報

データサイエンティストとして、顧客分析・需要予測・レコメンドシステムの構築に5年以上従事。
ビジネス課題を統計分析・機械学習で解決し、施策の意思決定を支援しています。

- Python/Rを用いたデータ分析基盤の構築と運用
- 機械学習モデルの設計・実装・評価（分類、回帰、クラスタリング、レコメンド）
- ダッシュボード作成によるKPI可視化とインサイト共有
- ビジネス部門と連携し、PoCから本番適用まで一気通貫で推進


## 学歴

### 東京大学大学院

修士、統計学、成績：4.0、2018年4月～2020年3月

URL：https://www.u-tokyo.ac.jp/

コース：多変量解析、機械学習、ベイズ統計学、時系列解析、実験計画法、データ可視化

Summary：
- マーケティングデータのセグメンテーション手法に関する研究を行い、修士論文を執筆
- 統計モデリングとPythonによる実データ分析のスキルを習得
- 学会発表1回、論文投稿1件


## 職歴

### データサイエンティスト

株式会社インサイトラボ、2021年4月～現在

URL：https://insightlab.example.com

キーワード：Python、BigQuery、Looker Studio、需要予測、セグメンテーション

Summary：
- 小売業向け需要予測モデルを開発し、在庫削減と売上向上に貢献
- 顧客セグメンテーションとLTV予測モデルを構築し、マーケティング施策のROI改善を実現
- 各種分析ダッシュボードをLooker Studioで整備し、非エンジニアでもデータ活用できる環境を提供
- データ基盤（BigQuery・dbt）の設計・運用を担当し、分析工数を50%削減


### データアナリスト

株式会社マーケットアナリティクス、2020年4月～2021年3月

URL：https://market-analytics.example.com

キーワード：SQL、Excel、統計解析、レポーティング

Summary：
- ウェブアクセスログと購買データを統合し、ユーザー行動分析を実施
- アンケートデータの統計解析（クロス集計・回帰分析）による顧客満足度要因の特定
- SQLやExcelを用いた定常レポートの自動作成により、レポート作成時間を短縮


## 言語

- 日本語：ネイティブ・母国語レベル、キーワード：母国語
- 英語：完全な実務レベル、キーワード：TOEIC 920、技術文書読解、プレゼン

## スキル

- データ分析・統計：エキスパート、キーワード：Python、R、SQL、統計モデリング、A/Bテスト
- 機械学習：上級、キーワード：scikit-learn、LightGBM、TensorFlow、XGBoost、ハイパーパラメータ最適化
- データ基盤・クラウド：中級、キーワード：BigQuery、dbt、Airflow、Docker、Google Cloud

## 受賞・表彰

### 社内データ活用コンペ 最優秀賞

株式会社インサイトラボ、2022年12月

Summary：
小売需要予測の精度改善をテーマにした社内データコンペティションで最優秀賞を受賞。


## 資格・免状

### AWS Certified Machine Learning - Specialty

Amazon Web Services、2023年3月

URL: https://aws.amazon.com/certification/

## 出版・著作

### マーケティングデータに基づく顧客セグメンテーション手法の比較検討

データサイエンスジャーナル、2020年9月

URL：https://example.com/publications/segmentation

Summary：
実データを用いたクラスタリング手法の比較分析を行い、ビジネス適用における有効性を考察。


## プロジェクト

### 需要予測ダッシュボード

小売店舗向け需要予測および発注支援のためのWebダッシュボード、2021年6月～2021年9月

URL：https://github.com/keikosato/demand-forecast

キーワード：Python、LightGBM、Prophet、BigQuery、Dash

Summary：
- LightGBMとProphetによるアンサンブル予測
- BigQueryでのデータ集計パイプライン構築
- 店舗ごとの特性を考慮した特徴量エンジニアリング


## 興味・関心

- データ活用コミュニティ：勉強会、ハッカソン、データ可視化
- 読書：統計学、SF小説、技術書

## ボランティア活動

### データ分析勉強会 Tokyo

運営スタッフ兼講師、2022年4月～現在

URL：https://example.com/study-group

Summary：
- 初学者向けPythonデータ分析ハンズオンの講師を担当
- 参加者のコードレビューやLT会の企画運営を通じて、コミュニティの活性化に貢献