ヘルスケア・バイオデータの統計モデリングについて話せます
私は早稲田大学の博士課程に在籍しており、バイオインフォマティクス/計算生物学を専攻しています。
主に、機械学習を用いた微生物データの解析に取り組んでいます。ベイジアンモデルを用いてデータセットの隠れた構造を抽出することに長けています。
具体的には、以下のような手法を用いた経験があります。
1) ベイジアンモデリング
ガウス混合モデル、潜在的ディリクレ配分法、隠れマルコフモデル、ガウス過程回帰、階層的ディリクレ過程、など。
また、仮説に応じて階層ベイズモデルを柔軟に構築することができます。
2）機械学習手法
ランダムフォレスト，勾配ブースト決定木，サポートベクターマシン，など。
3）古典的統計手法
検定、相関分析、線形回帰など
以下のようなデータセットを扱った経験があります。
1) バクテリアの存在量データ
これは私の専門です。
2) ヘルスケアデータ
被験者の食事・運動・排便などの情報を含むデータです。
3) 売り上げデータ
データソリューション企業でこの種のデータを扱った経験があります。
データサイエンス、データマイニング、ベイジアンモデル、変分推論、マルコフ連鎖モンテカルロ法、C++/Python/Stanに精通しています。