私は日本で材料研究者として働いています。薄膜合成を専門とし、半導体・超伝導材料の開発、XPS、AES、REELSといった表面分析手法の開発にも携わっています。近年は長年の研究経験を活かし、「Research DX」というデータ駆動型の新しい研究スタイルに取り組んでいます。特にPythonを用いたデータ解析とマテリアルズ・インフォマティクスに情熱を注いでいます。
I am a materials researcher in Japan. My background is in thin film synthesis, and I also develop semiconductor and superconducting materials, as well as surface analysis methods such as XPS, AES, and REELS. In recent years, I have been leveraging my many years of research experience to work on a new data-driven research style called "Research DX." I am particularly passionate about data analysis using Python and materials informatics.
- 🔬 専門 (Domain): 材料科学 (Materials Science)
- 🎓 学位 (Degree): 工学博士 (Ph.D. in Engineering)
- 💻 関心事 (Interests): マテリアルズ・インフォマティクス (Materials Informatics), データ分析 (Data Analysis), 機械学習 (Machine Learning)
プログラミング言語 (Programming Language)
データ分析ライブラリ (Data Science Libraries)
- NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, etc.
資格・学習中 (Certifications & Learning)
- G検定 (JDLA Deep Learning for GENERAL)
- 現在、E資格 (JDLA Deep Learning for ENGINEER) の取得を目指して勉強中です！ / Currently studying to acquire the E-Certificate (JDLA Deep Learning for ENGINEER)!
- 材料特性を予測するための機械学習モデルを構築しています。 / Building machine learning models to predict material properties.
- 過去の膨大な実験データを整理し、Pythonで可視化・分析するプロジェクトを進めています。 / Working on a project to organize, visualize, and analyze vast historical experimental data using Python.
- LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/yoshitomo-harada-b66a6249/ - X (Twitter):
https://x.com/tukkidney