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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「現場で発生するデータを、分析・意思決定に使える形へ整える」ことに強い関心があり、データエンジニアを志望しています。 個人開発では、形式がバラバラな売上CSVを正規化し、DBへ格納して可視化までつなぐETLパイプラインを構築しています（Python/SQL）。
データモデリング（スキーマ設計） ワークフロー/自動化（バッチ、定期実行、CI） データ品質（バリデーション、テスト）と運用（監視、障害対応）
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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。
営業活動データ（アポ数・商談数・成約数）と顧客属性（業界・企業規模・地域）を統合し、 「なぜ成約率に差が出るのか」を説明できる状態を作るための分析プロジェクトに取り組みました。 CSV形式の生データを前提に、 ・ETL処理（データクレンジング／結合／KPI算出） ・分析用データマートの作成 ・Streamlitによるダッシュボード可視化 までを一貫して個人で設計・実装しています。 営業担当別・属性別にKPIを比較できる構成とし、 営業マネージャーが意思決定に使えることを意識したアウトプットを目指しました。 現在はETLとダッシュボードの完成に向けて改善を進めています。
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
営業活動データ（アポ数・商談数・成約数）と顧客属性（業界・企業規模・地域）を統合し、 「なぜ成約率に差が出るのか」を説明できる状態を作るための分析プロジェクトに取り組みました。 CSV形式の生データを前提に、 ・ETL処理（データクレンジング／結合／KPI算出） ・分析用データマートの作成 ・Streamlitによるダッシュボード可視化 までを一貫して個人で設計・実装しています。 営業担当別・属性別にKPIを比較できる構成とし、 営業マネージャーが意思決定に使えることを意識したアウトプットを目指しました。 現在はETLとダッシュボードの完成に向けて改善を進めています。
