【個別ニーズに合わせた情報提供】【22卒】 インテージ 総合職の通過ES(エントリーシート) No.40666（東京理科大学/女性）（2021/4/3公開）

使ったことのあるプログラミング言語はPython(1年半),R(2年)。OSはWindows10(2年半)。解析ツールはJupyter Notebook(1年半),Google Colaboratory(半年),RStudio(2年)。データ分析を行う際はGoogle ColaboratoryとRStudioを使っています。主に大学の勉強で機械学習やデータ分析を行っています。課外活動では、今年の夏に参加した１週間の短期のインターンシップで機械学習を用いた簡単なアプリケーション開発を行った経験があります。そのインターンシップでは画像認識の技術を用いて、Youtubeのサムネイル画像から動画の再生数を予測するアプリを開発しました。 続きを読む

“マーケティングリサーチ会社のデータサイエンティスト”について知りたいからです。私は大学でデータサイエンスの分野の勉強に力を入れていて、その勉強を深めていくうちにデジタルマーケティングに携わる仕事がしたいと考えるようになりました。私は大学で勉強をするまで、プログラミングは機械を作ったりシステムを作る為だけのツールだと思っていました。しかしデータサイエンスの勉強を始めてマーケティングの分野でもプログラミング、特に機械学習など様々なITの技術が活用され始めていることを知り、すごく面白い、もっと学びたいと感じました。実際にゼミでも勉強を続けていくうちにデジタルマーケティングへの興味が強くなっていきました。しかし、マーケティングリサーチ会社のデータサイエンティストの実務や働き方はよく知らない状態なので、今回のインターンシップに参加してそういった点の理解を深めたいと考えています。 続きを読む

人工知能・データ科学ゼミに所属していて研究分野は機械学習・データマイニングです。ゼミではPythonを使って機械学習を行っています。はじめは機械学習の基本的な手法の内容やコードの書き方を学びました。現在は自分でデータを集めて需要予測、テキストマイニング、時系列解析に挑戦しています。需要予測はお弁当の売上データを用いて、気象・日時などの様々な情報をもとにお弁当の販売数を予測するモデルを作成しました。テキストマイニングでは日経のニュース記事のテキストを大量に集めて形態素解析を行い、クラスタリングまで行いました。時系列解析は現在進めている最中で、COVID-19感染者数時系列の分析というテーマで分析を進めるために再帰型ニューラルネットについて勉強しています。卒研のテーマはまだ決まっていませんが、これまでに挙げた手法をどれか１つ選んで深堀していく予定です。 続きを読む

ライフスタイルの多様化が進んでいるこの世の中なので、必ずしも全員に気に入られるものではなくターゲットにしたい属性のお客様のニーズに合った商品やサービスの提供の為にデータ分析をしたいと考えています。このことから貴社のGenometricsのデータを用いてターゲットとしたい生活者のライフスタイル・価値観を可視化していく目的で分析をしたいです。近年は動画配信サービスやSNSの普及で、昔のように全員同じCMを見たり同じ情報を得る時代ではなく、個人の好みに合わせた情報を得る時代になってきています。それに合わせて、世の中の商品やサービスも全員ではなくある一定数の属性に支持されるものが求められていると考えています。そこで、貴社のGenometricsのデータを用いて分析し企業などに有効な情報を提供したいです。 続きを読む