未経験から日立のトップデータサイエンティストに--データ分析コンペで磨いた“実践力”
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 2022年10月にスペインで行われた世界的なデータ分析コンペプラットフォーム「Kaggle」の世界大会において、日立製作所（以下、日立）の諸橋政幸氏が参加するチームが3位入賞を果たした。 同氏はデータ分析の部署に異動となってから、これまで本業以外の時間で国内外のデータ分析コンペにエントリーして数多くのメダルを手にするとともに、データサイエンティストとしてのスキルを磨き上げてきた。データ分析コンペへの挑戦と自身のデータサイエンティストとしてのキャリアをどのようにリンクさせてきたのか、諸橋氏に聞いた。 データ分析のスキルを習得するため分析コンペに挑戦 諸橋氏は、データから価値を生み出すデジタル事業「Lumada」を推進する日立において、デー
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
State of Data Science and Machine Learning 2022
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State of Data Science and Machine Learning 2021
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実務（CTR予測）と機械学習コンペの比較�
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1 での発表資料
機械学習初心者がデータ分析コンペサイトProbSpaceで総合ランク１位に到達するまでの道のり - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
機械学習について全くの専門外で初心者だった私がコンペサイトProbspaceのRe:不動産取引価格予測コンペで３位入賞、YouTube動画視聴回数予測コンペで９位入賞するなど、累計で金２銀１銅１を獲得することができ、総合ランクで１位に到達することができました。 これまでたどってきた道のりを振り返って、良かった点、悪かった点を見直して、今後の進め方を考えていきたいと思います。 悪戦苦闘、一進一退しながら勧めてきた内容を、思いつくまま記載しているので、お見苦しい箇所もありますが、これから機械学習を始める皆さんや、始めたばかりの皆さんの何らかのキッカケになれれば光栄です。 では、振り返ってまいりたいと思います。 【目次】 1.G検定との出会い（2019年2月〜3月） 2.Pythonの勉強を始める（2019年4月） 3.kaggleのデータセットを使って機械学習に挑戦する（2019年4月〜5月）
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