PEOPLE

Data Science and Big Data Analytics (DSBDA), IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW 2018)

An Extension of Gradient Boosted Decision Tree Incorporating Statistical Tests

Ryuji Sakata, Iku Ohama, Tadahiro Taniguchi
Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8637438

学生新聞（2023/10/1）

知っているようで知らない仕事　データサイエンティストとは

Link: https://gakuseishinbun.jp/2023/10/01/%E3%83%91%E3%83%8A%E3%82%BD%E3%83%8B%E3%83%83%E3%82%AF-%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%B9%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%80%80%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E/

外資就活ドットコム（2021/10/7）

予測モデルの気持ちで考える―。Kaggle上級者が説く、データ分析で“勝つ”術

Link: https://gaishishukatsu.com/archives/174290

Business Insider（2020/10/15）

世界最高峰のAI技術者は、いかに学び、いかにビジネスを変えるのか。パナソニックの商売を動かし始めた33歳の挑戦

Link: https://www.businessinsider.jp/post-221538

LabBase Media（2020/1/8）

「なぜKaggle Grandmasterがパナソニックに？」
バーチャル認知科学者 佐久間 洋司が切り込む総合エレクトロニクスメーカーの実像

Link: https://compass.labbase.jp/articles/602

一般社団法人データサイエンティスト協会 6thシンポジウム　?実務者が集うデータサイエンスの最前線?（2019/10/17）

Kaggle Grandmasterに聞く！－トップデータサイエンティストの過去・現在・未来－ （パネリストとして登壇）

シンポジウム公式サイト:https://www.datascientist.or.jp/symp/2019/

技術評論社（2019/10/9 発売）

Kaggleで勝つデータ分析の技術

門脇大輔，阪田隆司，保坂桂佑，平松雄司　著
Link:https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4

一般社団法人データサイエンティスト協会 5thシンポジウム　?実務者が集うデータサイエンスの最前線?（2018/10/19）

KaggleMasterたちの饗宴：トップデータサイエンティストの技術、仕事、キャリア （パネリストとして登壇）

シンポジウム公式サイト: https://www.datascientist.or.jp/symp/2018/

社内ML (機械学習) コンペティション開催報告（データ付き）

https://tech-ai.panasonic.com/jp/blog_page.html?id=20220805