各種機械学習/統計的分析の手法を用いて、どのようにP/Lインパクトのあるビジネス課題解決施策を設計してゆくかに関してお話ができます。
・ディープラーニング(深層学習)等の手法はあくまで「手法」にすぎません
・正しい課題の定義と分解、そして適切な「手法」の選択が重要だと感じております

【略歴】
新卒でBCG(ボストン・コンサルティング・グループ)に入社、新規事業立案等プロジェクトに携わった後、現在スタートアップにてデータ分析及び、機械学習の社会実装の業務に携わっています。
・小売クライアントにおける、施策インパクトの定量的評価
・自然言語処理による顧客問い合わせの分類
・業務システム内の作業ログをもとにした、ユーザー行動属性クラスタリング 等

-------簡単なスキルセットご紹介-------

【データ分析のスキル】
・データ分析における問題設定と検証の方法の知見
　　- 統計処理の落とし穴、機械学習精度評価の落とし穴
・Pythonによる統計的データ分析/機械学習
　　- 主に自然言語処理領域を扱っています
・データ分析の結果をP/Lに落とし込む事業接続の方法論 など

【コンサルティングファームで身についたスキル】
・問題の構造化と、お客様に伝わる資料の作成
　 　- インタビュー等からインサイトを抽出する手法
・情報を構造化したPowerPointスライドの製作
・ExcelによるP/Lモデリング など