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kou-sato-ds/README.md

👨‍💻 Kou Sato (Moheji) | Data Engineer & ML Ops

「技術をビジネスのROI（投資対効果）へ翻訳する」

2026年11月のデータエンジニア職への転換を見据え、「インフラのコード化(IaC)」と「統計的データ品質保証」を垂直統合した、事業貢献直結型のアセットを構築しています。

🎯 Strategic Roadmap & High-Value Outcomes

各スプリントは、独立した学習ではなく、一貫した「実務へのデリバリー」を目的としています。

Phase Strategic Focus Business Impact & Achievements Status
Sprint 1 Infrastructure & DEA 【インフラ自動化の結晶】: TerraformによるS3データレイク構築。権限管理を徹底し、環境構築のリードタイム削減とセキュリティのコード化を実現。 ✅ Done
Sprint 2 ML Pipeline (Bento) 【実務型パイプライン】: X.alignによる次元保証を実装。データドリフトを防ぎ、予測の解釈性と運用安定性を数学的に担保。 ✅ Done
Sprint 3 Model Optimization 【Kaggle Score: 0.95337】: 9回に及ぶ反復的な仮説検証。アンサンブル手法を用い、未知のデータに対する高い堅牢性を証明。 ✅ Done

🛠️ Roadmap Visualization

graph TD
    subgraph Goal [2026 Goal: Career Pivot]
        G1[2026年11月 データエンジニア転職成功]
    end

    subgraph Achievements [My Core Assets]
        A1[<b>DEA / IaC</b><br/>AWS基盤の自動化と権限管理]
        A2[<b>ML / Stats</b><br/>IQR/3σによる品質保証と高精度予測]
        A3[<b>9-Iter Process</b><br/>Kaggle 0.953+の仮説検証力]
    end

    G1 --> A1 & A2 & A3

    style Goal fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style Achievements fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
Loading

📈 Engineering Insight (ADR: Architectural Decision Records)

「なぜ、一貫して『型』と『統計的根拠』の徹底に重きを置くのか」 実務において最もコストがかかるのは「動かないコード」ではなく「間違った判断をさせるデータ」です。私はKaggleでのスコア向上プロセスを通じて、**「数学的根拠に基づいたクレンジング」と「IaCによる再現性の確保」**こそが、ビジネスにおける最大の防御であり攻撃であると確信しています。

📬 Contact

© 2026 kou-sato-ds / Data Engineer Aspirant

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  1. AWS_IaC_Terraform AWS_IaC_Terraform Public

    AWS DEA準拠のセキュアなデータレイク基盤をTerraformで構築。S3セキュリティの不変性とコスト最適化（ROI）を追求したIaC実装サンプル。

    HCL

  2. SIGNATE_Bento_Forecasting SIGNATE_Bento_Forecasting Public

    統計的根拠（1.5xIQR）とML（Hybrid Model）を融合させた弁当需要予測。実務での説明可能性と廃棄ロス削減（ROI）を追求した堅牢なパイプライン実装。

    Python

  3. Kaggle-Playground-S6E2-Heart-Disease-Prediction---9-iterations-of-Trial-Error Kaggle-Playground-S6E2-Heart-Disease-Prediction---9-iterations-of-Trial-Error Public

    9段階のイテレーションを通じた心臓病予測の進化。統計学（標本誤差の最小化）を実戦投入し、5-Seed Averagingによる極めて高い汎化性能と実務的信頼性を実現したMLポートフォリオ。

    Python

  4. Mastering-DS-ML-Engineering Mastering-DS-ML-Engineering Public

    データエンジニアへの転換を体現する統合ポートフォリオ。統計学の理論から、Terraformを用いたAWSインフラ構築、堅牢なMLOpsパイプラインまでを体系的に実装・管理。

    Jupyter Notebook