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株式会社アルトナー / エネルギーストレージシステム開発課
私はこれまで電気自動車のバッテリー評価や走行試験、作動ロジックの検証など、現場の最前線で物理現象と向き合ってきました。
現場の課題に近いところで、実際に使われるデータ基盤を整える仕事に関わっていきたいと考えています。 具体的には、データパイプラインやスキーマ設計、ETL/ELTの構築・運用などを通じて、
Honda関連の現場で、自動車用電動部品の試験業務や社内ツール改善に従事。 業務の属人化や手作業の多さに課題を感じ、Excel VBAで5種以上のマクロを自作。
Python（pandas）× SQL（SQLite）を使って、形式の異なる売上CSVを自動で統一・格納し、 Streamlitで可視化できるようにするETLパイプラインを構築しました。 - 店舗ごとに異なるCSV（列名・商品名・日付フォーマット）を正規化 - 整形後のデータをSQLiteの3テーブルに分割して格納 - GitHub Actionsで定期実行可能な構成にし、構成図（Mermaid）や処理フローをREADMEで公開 - Streamlitで直感的に分析できるダッシュボードも構築（任意起動） 非エンジニアでも売上状況を確認できるように設計し、属人化の解消と再利用性の高い設計を意識しています。 GitHub: https://github.com/flopsy212/Sales-etl-streamlit
技術ポートフォリオの整備に取り組み、GitHubとQiitaを活用して開発記録を発信中です。 - GitHub：コード＋README＋Mermaid図を用いて、処理の流れや全体像を丁寧に記載 - Qiita：プロジェクトの背景や設計意図、使用ライブラリ・可視化手法などを詳しく解説 - 読む人にとって「わかりやすい」資料作成を心がけ、自学自習スキルと発信力を磨いています
業務外でPythonを独学し、pandasやmatplotlibを用いたデータ分析・可視化に取り組みました。 StreamlitでWebアプリを構築し、メジャーリーグの打撃成績を可視化するアプリを作成。GitHubおよびQiitaに公開しています。 - CSVやAPIからデータを取得・加工 - LightGBMによるホームラン予測モデルを作成 - グラフ、ヒートマップ、平均線などで可視化 GitHub: https://github.com/flopsy212/dodgers-war-analysis Qiita: https://qiita.com/flopsy_tech/items/76eeaff297c819e66e28
AI理論の基礎に関わるニューラルネットワークの関数集合について、 その性質（コンパクト性）を形式化数学言語「Mizar」を用いて厳密に証明する研究に取り組みました。
全国大会出場・学長表彰を経験したオリエンテーリング部での活動に全力を注ぎました。 週末は毎週のように県外の大会や練習会に参加し、地元の低山でトレーニングを行って体力をつけました。
株式会社アルトナー / エネルギーストレージシステム開発課
業務外でPythonを独学し、pandasやmatplotlibを用いたデータ分析・可視化に取り組みました。 StreamlitでWebアプリを構築し、メジャーリーグの打撃成績を可視化するアプリを作成。GitHubおよびQiitaに公開しています。 - CSVやAPIからデータを取得・加工 - LightGBMによるホームラン予測モデルを作成 - グラフ、ヒートマップ、平均線などで可視化 GitHub: https://github.com/flopsy212/dodgers-war-analysis Qiita: https://qiita.com/flopsy_tech/items/76eeaff297c819e66e28
