ダン タントウン

生物測定学研究室, 東京大学大学院 / 修士 (データサイエンティスト)

ダン タントウン

生物測定学研究室, 東京大学大学院 / 修士 (データサイエンティスト)

Tokyo

ダン タントウン

生物測定学研究室, 東京大学大学院 / 修士 (データサイエンティスト)

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私の強みは、データ解析に伴う数値改善を最大化できるよう働きかけられることです。データを基にがんの進行過程予測を成功させるには、ロジカルな思考力と分析力(AI×画像診断, 自然言語処理)を磨いて参りました。業務ではPythonとC++を使用しております。

未来

この先やってみたいこと

未来

機械学習によるがんの進行過程析法 (https://www.youtube.com/watch?v=_3u06pL-zds)(https://doi.org/10.1093/molbev/msz020)

2019年4月
-
現在

生物測定学研究室, 東京大学大学院

5 years

修士 (データサイエンティスト)
現在

2019年4月 -

現在

o 東大病院に治療プロセスの性能に影響を与える複雑な問題を迅速に検出して修復するために必要なすべての遺伝的および医学的データベースが常に手元にあるように、機械学習など最先端の人工知能技術を駆使して、データ分析ソフトウェアを開発することで, 診断支援と薬物治療改善を提案していきます。(Medicine Project) o 機械学習アルゴリズム、統計モデリング、データドリブンなソリューションなど(linear/logistic regression, m

2016年4月

大学院研究生

2016年4月

o 新型の高速シークエンサーの巨大配列データから、特別な機械学習アルゴリズム(変分ベイズ学習、ノンパラメータベイズモデル、混合モデル)と並列計算(メッセージ パッシング インターフェース、MPI)に基づいた信頼できる情報を効率的に抽出するための手法を研究しています。(High-speed Machine Learning Project) o 機械学習アルゴリズム、統計モデリング、データドリブンなソリューションなど、実験室の大規模データにビッグ

2021年3月

東京大学大学院

情報工学系

2021年3月

Stochastic Variational Inference for Bayesian Phylogenetics: A Case of CAT Model

機械学習によるがんの進行過程析法

2020年1月
-
2020年2月

株式会社 Gunosy

2 months

データサイエンティスト インターン

2020年1月 - 2020年2月

o データ分析によるサービス改善の施策提案。 o サービスを改善するアルゴリズムの開発(ユーザへの適切なコンテンツのレコメンデーション)。 o サービス改善のためのKPI設計および可視化、ABテストを用いた検証。 o Django等のWebフレームワークを用いたWebサービス開発。


スキルと特徴

C++

0

Java

0

機械学習

0

Python

0

データサイエンス 機械学習 統計 数学

0

Publications

Stochastic Variational Inference for Bayesian Phylogenetics: A Case of CAT Model

Accomplishments/Portfolio

機械学習によるがんの進行過程析法

Awards and Certifications

IELTS - Overall band score: 7.0

2016年3月


言語

英語 - ビジネス会話, 日本語 - ビジネス会話