【自己紹介】数理モデルと自動化で、データ運用の最適化を支援する「えかさ」です
はじめまして、えかさと申します。
私は京都大学大学院の理学研究科（修士課程）を修了後、システムエンジニアとして数多くのデータ解析や基盤システムの構築に携わってきました。
現在は独立し、データサイエンティストとして主に以下の領域を専門に活動しています。
SNSプラットフォームのアルゴリズム解析および数理モデルの構築
Pythonを用いたデータ収集（スクレイピング等）・運用の自動化システム開発
数字選択式データにおける確率論的アプローチとクラスタリング分析
このnoteでは、「なんとなく」の感覚論を一切排除し、「なぜその現象が起きるのか」をデータとロジックで徹底的に解き明かす再現性の高い技術知見を発信していきます。
✅提供可能な技術アセットと専門領域
日々の業務効率化や、データ構造の最適化において、以下のような課題を抱えている方向けに知見を提供しています。
1. 運用プロセスの自動化・省力化
毎日発生するリサーチ業務やデータ集計など、人間の手で行うにはコストがかかりすぎる作業を、Pythonスクリプトを用いて完全に自動化するシステム設計を得意としています。
2. 構造的エンゲージメントの最適化（SNS解析）
各プラットフォームが公開しているソースコードやデータの挙動からアルゴリズムを逆算し、インプレッションやエンゲージメントを構造的に向上させるための数理的アプローチをご提案します。
3. 確率論に基づくデータクレンジング
過去の膨大な数値データから「ノイズ」を取り除き、特定のアルゴリズムを用いて確率の偏りを可視化・モデリングします。
📌個別カスタマイズ・システム開発のご案内
noteで公開している各種スクリプトの環境構築や、ご自身の運用環境に合わせたパラメータのチューニング、個別要件定義に基づくツール開発などをご希望の方へ。
安全な決済システムとお見積もり窓口を利用するため、お手数ですが、外部のクラウドソーシングプラットフォーム（ココナラ）の検索窓にて、以下の指定キーワードで検索のうえ、プロフィール画面の「メッセージ」または「見積もり相談」機能よりお問い合わせください。
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【ご相談の流れ】
ココナラ内で上記キーワードを検索し、当方のページへアクセス。
「見積もり・カスタマイズの相談」より、現在の課題や実装したい機能をご提示ください。
仕様のすり合わせ（要件定義）を行い、最適な実装プランをご提案。
感覚をロジックに変え、運用のポテンシャルを最大限に引き出すお手伝いをいたします。
どうぞよろしくお願いいたします。
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