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Python 機械学習 レコメンドエンジン

機械学習エンジニア、レコメンドエンジニアになるためのサポートを行います

受講生:1

できること

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1. キャリア・スキルマッピング

  • レコメンドエンジニアの役割とスキル要件の理解

    • レコメンドシステムの概要と主要なスキルセット
    • 必要な技術(Python、SQL、データベース、機械学習、AIの基礎など)
  • 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

  • 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
  • データ処理

    • データの収集、クリーニング、前処理の方法
    • データベースの基本と操作(SQLの基礎)

3. 機械学習とアルゴリズムのサポート

  • 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
  • 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

  • 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
  • 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

  • 面接対策と模擬面接

    • 面接でよく問われる問題やケーススタディの練習
    • 技術面接および実務面での質疑応答の準備
  • 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

メンタープロフィール

datasciencekun@機械学習7年

最終ログイン:8時間前
契約実績:1
評価:-

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