【未来を拓くデータ革命】【22卒】 エムスリー データサイエンティストの通過ES(エントリーシート) No.41630（奈良先端科学技術大学院大学大学院/男性）（2021/4/17公開）

私はXX大学XX学部XX学科XX研究室に所属しておりました。XX研究室は〜〜を専門とする研究室であり、私はそこで卒業研究として〇〇を利用した個人認証システムの研究を行っておりました。 現在、多くの重要な情報がネットワークで共有され、より高度な情報セキュリティが求められています。〇〇はデータの不正な取得や偽造が困難であるため、より高度なセキュリティを達成できると考え、新たに〇〇を用いた個人認証システムを開発しました。 〇〇は△△を＊＊で計測することによって得られ、計測される〇〇には個人差が現れることが知られています。私はこの個人差を利用し、〇〇によってシステムの利用者を特定するシステムを構築しました。 判別手法として畳み込みニューラルネットワークを用いたところ、99%以上の精度で利用者の特定に成功しました。この精度は現在用いられている指紋などによる認証システムを上回るものではなかったですが、学習データ数の増加によって精度の改善が見込めると考えています。 大学院からはXX大学院XX研究科のXX研究室に所属しています。XX研究室は〇〇の解明と、それに基づく新たな〇〇の開発を目的とする研究室です。この研究室で今後、〇〇と△△の同時計測によって得られるデータを解析し、〇〇と△△の関係を調べる研究を行う予定です。 続きを読む

私はデータ分析に関して、二つの経験を自己PRとして挙げることができます。 一つには今までの研究内容、そしてもう一つはインターンでの経験です。 卒業研究では、公開されている〇〇のデータベースから分類アルゴリズムを作成しました。 〇〇は計測の際に多くのノイズが混入するためノイズ除去の過程が重要となります。そのため様々な信号処理の手法を実装し、データの前処理から行いました。 〇〇の持つ、時系列データとしての特徴と、画像データとしての特徴という二面性に着目し、時系列解析による分類と画像認識による分類の2種類の分類手法を設計し、比較を行いました。 時系列解析には自己回帰モデルと判別分析、画像認識には畳み込みニューラルネットワークをそれぞれ用い、特に画像認識を用いた場合99%以上の精度で分類に成功しました。 以上のことから、私はデータ分析の一つである時系列データの判別問題について、前処理から機械学習による分類アルゴリズムの実装までを一貫して行った経験があります。 次の強みは、XX系ベンチャー企業にインターンとして参加していた経験です。 このインターンでは、△△というビッグデータを用いて、人工知能による＊＊アプリケーションの開発に携わらせていただきました。主な業務として、〜〜を用いたデータクレンジングをしておりました。 ベンチャー企業でどのように意思決定が行われ、新しい事業を展開していくかを間近で観察することができ、ビジネスモデルとテクノロジーの関係に着目する機会に恵まれました。このインターンでデータ分析に携わった経験から私は、アカデミックの世界だけでなく、ビジネスの世界でデータとテクノロジーの持つ働きを意識するようになりました。 これらの経験はデータ分析についてはもちろんのこと、テクノロジーを介して医療業界の変革を目指す貴社において有用になると確信しております。 以上が私のデータ分析に関する自己PRです。 続きを読む