Discover companies you will love
フリーランス / データサイエンティスト
神経科学をバックグラウンドとし、研究活動の中で、PythonやR、Juliaなどを用いたデータ解析に触れてきました。現在では、研究以外の分野でもデータ解析をしていきたいと考え、ベンチャー企業でのデータ分析を担当してまいりました。データサイエンスを行う上では、複雑な現象に対して納得感のある説明を得ることを目標とし、データサイエンスの手法と各分野におけるドメイン知識を融合させるようなデータサイエンティストを目指して日々研鑽を積んでおります。
さまざまな分野の問題解決を通じて、人やデータと触れ合うことで、自分のコンテクストを上書きし、科学者として成長していきたいです。
医学研究におけるデータ解析や実験計画のコンサルティングなどを主に扱っております
医学部で獲得した知識と、研究活動の中で得た分子生物学の専門知識を活かして、英文の専門書の和訳に訳者の一人として参加しました
神経突起伸長のメカニズム探索、統計・機械学習の手法を応用した新規膠芽腫マーカーの探索、細胞特性の代数的定義とRNA-seqデータにおけるアノテーション技術の開発など、分子生物学とデータサイエンス的手法を組み合わせることをメイントピックとして研究活動を行なっております
AI・機械学習のテクノロジーをsingle-cell biologyに応用する部署である、AI/ML Departmentにてインターンシップを行なっております
慶應医学部の友人である創業者の研究のデータ分析を手伝ったことを契機に初期メンバーとして参入した。主に市場分析およびリサーチプロジェクトの計画立案および意思決定を担当。
/assets/images/4700028/original/04cb1cc1-3630-465d-9c8e-0830bf34bedb?1583109460){kind=avatar}
分子生物学と統計手法である実験計画法の知識を活かして、効率的に細胞培養条件を探索する実験のデザイン及びデータ解析を行なった
実験計画法の知見から最適な培養条件を探索するための方法を考案し、また分子生物学の知識を活かして実験計画行列から具体的なプロトコルへと昇華させるような立案およびPMやCXOへの提案を行いました
個人指導塾で、英語、数学、生物を小学生から高校生までの授業を担当しました。相手とのミスコミュニケーションの原因を明確にしながら対話をすすめるスキルを磨くことにつながりました
慶應義塾大学の一貫教育校である強みを活かして、高校一年時から神経発生の研究を慶應義塾大学医学部で開始しました
米国ハワイ州Punahou School主催のStudent Global Leadership Institute 2017（日本から4校参加）に慶應義塾式高等学校の代表者として参加。また、帰国後一年間事前活動を行なった。
慶應義塾大学 / 医学部
細胞腫の古典的概念から着想を得て、RNA-seqデータにおいて観察可能な細胞特性についてその定義方法と類似性の評価方法を開発し、その意味について数学的に考察を行いました。また、具体的な応用例として、サンプルのアノテーションに応用を行いました。
medsi.co.jp
kompas.hosp.keio.ac.jp
inflammregen.biomedcentral.com
prtimes.jp
prtimes.jp
prtimes.jp
