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

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

• 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

• 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
  • データ分析の基本
  • データ可視化

• 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

• 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

• 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

https://note.com/datasciencekun/n/n0d40c0729444