高橋 優子
- 電話: +81 90 7654 3210
- メール: yuko.takahashi@email.com
- 所在地: 京都市, 日本
- LinkedIn: yuko_takahashi_math
概要
過去6年間、複雑なデータセットのパターン認識と予測モデル開発に従事し、数理最適化と統計的推論を応用してビジネス課題を解決してきました。特に、金融市場の変動予測モデルにおいて、既存手法と比較して予測精度を15%向上させました。
高度な数理的分析手法を駆使し、データ駆動型意思決定を支援するソリューションを提供。Python、R、MATLABを用いたプログラミングスキルと、機械学習アルゴリズムの実装経験が豊富です。
職歴
シニア数理アナリスト, 京都データサイエンス研究所 -- 京都市, 日本
4月 2020 – 現在
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金融ポートフォリオ最適化のための確率的プログラミングモデルを開発し、リスク調整後リターンを年間平均10%改善。
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大規模な時系列データに対する異常検知アルゴリズムを構築し、システム障害の早期発見率を20%向上。
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モンテカルロシミュレーションを用いたリスク評価フレームワークを設計し、プロジェクトの不確実性評価を標準化。
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数理モデルの検証と改善のため、学術論文に基づいた新たな統計的手法を導入。
数理モデリングスペシャリスト, 大阪テクノロジーコンサルティング -- 大阪市, 日本
4月 2017 – 3月 2020
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製造業のサプライチェーン最適化プロジェクトにおいて、線形計画法と混合整数計画法を適用し、物流コストを12%削減。
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顧客行動予測モデルを構築し、マーケティングキャンペーンのROIを18%向上させることに貢献。
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統計的プロセス制御（SPC）手法を導入し、製品の品質不良率を8%低減。
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PythonとRを用いたデータ分析ツールの開発と、社内チームへのトレーニングを実施。
学歴
京都大学, 数理解析学 博士（理学） -- 京都市, 日本
4月 2014 – 3月 2017
京都大学, 数理科学 修士（理学） -- 京都市, 日本
4月 2012 – 3月 2014
京都大学, 数理科学 学士（理学） -- 京都市, 日本
4月 2008 – 3月 2012
スキル
数理モデリングと最適化: 線形計画法, 非線形計画法, 混合整数計画法, 確率的プログラミング, 動的計画法, 組合せ最適化, グラフ理論, オペレーションズリサーチ
統計分析と機械学習: 回帰分析, 分散分析, 時系列分析, ベイズ統計, 多変量解析, サポートベクターマシン, 決定木, ランダムフォレスト, ニューラルネットワーク, クラスタリング
プログラミング言語とツール: Python (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R (tidyverse, ggplot2), MATLAB, SQL, LaTeX
データ解析と視覚化: データ前処理, 特徴量エンジニアリング, Tableau, Power BI, Jupyter Notebook
専門知識: 金融工学, リスク管理, サプライチェーン最適化, 予測分析, シミュレーションモデリング
