データ分析、機械学習、レコメンドエンジニアになるためのサポート
できること
datasciencekunとは？
レコメンドに特化した機械学習SNSアカウント
目標：機械学習基盤と先端レコメンド技術の知見を共有し、AIの民主化を共に実現する
記事：https://zenn.dev/datasciencekun
1. キャリア・スキルマッピング
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役割とスキル要件の理解
- 必要な技術（Python、機械学習、AIの基礎など）
- レコメンドシステムの概要と主要なスキルセット
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スキルギャップの分析
- 現在のスキルセットの分析と不足部分の明確化
- 学習計画の策定（優先度と学習スケジュール）
2. 基本技術サポート
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プログラミング
- PythonやSQLの基礎から応用までのサポート
- 効率的なコード作成・デバッグ支援
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データ処理
- データの収集、クリーニング、前処理の方法
- データ分析の基本
- データ可視化
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機械学習基盤
- データのクレンジング、特徴量エンジニアリング
- 分類、回帰、深層学習、クラスタリング、次元削減など
3. アルゴリズムのサポート
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レコメンデーションアルゴリズム
- 協調フィルタリング
- Item2vec
- FM（Factorization Machine）
- Two Tower model（DSSM）
- DeepFM（Deep Factorization Machine）
- DIN（Deep Interest Network）
- 評価指標の解説
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プロジェクト演習
- 実践的な演習とケーススタディ
- レコメンドシステムの構築、改善、テスト方法の指導
4. 実務プロジェクトのアドバイス
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ポートフォリオ作成
- プロジェクト選定と実績の可視化支援
- プロジェクトの成果の効果的なドキュメンテーションの方法
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成果物のレビューと改善アドバイス
- コードレビューと最適化
- アルゴリズムのチューニングや結果の評価方法
5. キャリアサポート
- 業界動向や就職先アドバイス
- レコメンドエンジニアの市場動向や企業の最新情報
- 求職活動のサポートとアドバイス
教材のリンク
メンタープロフィール
レビュー
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宮内大希
多忙のため、一旦休止とさせてください
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