コンテンツにスキップ

プロジェクト

パイプラインエンジニアリングから予測モデリングまで、 データの完全なサイクルをカバーする個人プロジェクトリポジトリ。


データエンジニアリング

通貨ETLパイプライン

Python Airflow PostgreSQL Docker

USD、EUR、BTCの為替レートをリアルタイムで収集し、Pandasで変換して PostgreSQLに保存する自動ETLパイプライン。Airflowで毎時オーケストレーション、 DockerでコンテナKA化、GitHub ActionsでCI/CD。

プロジェクトを見る


データサイエンス — 機械学習

決定木による分類

Python Scikit-learn Jupyter

ジニ基準による決定木で教師あり分類を実装、テストセットで94%の精度を達成。 特徴量重要度、ツリー可視化、ナイーブベイズとの比較を含む。

プロジェクトを見る


ナイーブベイズによる信用スコア

Python Scikit-learn Pandas

ガウスナイーブベイズによる信用リスク分類 — テストセットで98%の精度、 マクロリコール99%、優れた汎化能力。

プロジェクトを見る


不動産市場の線形回帰

Python Scikit-learn Statsmodels

家賃予測のための単純・重回帰分析。IQRウィンザライゼーションによる 堅牢な外れ値処理、多重共線性分析、過学習診断。

プロジェクトを見る


K-Meansによる顧客セグメンテーション

Python Scikit-learn Docker

ショッピングモールの顧客200人を年収・年齢・Spending Score で教師なしクラスタリング。 エルボー法、シルエット、Davies-Bouldin、Calinski-Harabaszでkを検証し、 5つのセグメント(シルエット 0.555)とそれぞれのビジネス戦略を導出。 uvとDockerによる再現可能な環境。

プロジェクトを見る


タイタニック — モデル最終決戦

Python Scikit-learn XGBoost Docker

Kaggleのタイタニックコンペをエンジニアリングプロジェクトとして構築: リークのないパイプライン、leave-one-outによるグループ生存特徴量、 対応比較付きの5×3検証、チューニングとアンサンブル。ハード投票でCV 0.8503、 Kaggle 0.77751。65件のテストと再現可能なDocker環境。

プロジェクトを見る


データサイエンス — 探索的分析

Eコマースダッシュボード

Python Pandas SQLite Chart.js

INNER JOINでEコマースのトランザクションと顧客を統合するSQLパイプライン。 統合データセット(296件)をエクスポートし、性別・州・カテゴリのフィルター付き 7種類の可視化を持つ自己完結型HTMLダッシュボードで表示。

プロジェクトを見る


スーパーマーケット売上分析

Python Pandas Seaborn

スーパーマーケット売上データの完全なEDA — 消費パターン、 季節性、戦略的インサイトの特定。プロフェッショナルな可視化による記述統計分析。

プロジェクトを見る


ソフトウェアエンジニアリング

EduConnect — 教育管理システム

Java OOP

3層アーキテクチャ、SOLID原則、継承、ポリモーフィズム、インターフェースを備えた 完全なJavaシステム。学生、教師、コース、クラス、評価を管理。

プロジェクトを見る


ハノイの塔

Python OOP

ソフトウェアエンジニアリングに焦点を当てたPythonでの古典的問題実装: オブジェクト指向、SRP、YAML外部設定、argparseによる堅牢なCLI。

プロジェクトを見る


近日公開予定の新プロジェクト

このポートフォリオは継続的に更新されています。 最新リリースはGitHubをフォローしてください。