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AI データ収集 機械学習ディープラーニング データマイニング 実験計画策定

「AI/機械学習/データ解析のフルスタックプログラミング:企画立案から運用まで」

評価: 4.0
受講生:8

できること

AI・機械学習・データマイニング・データ解析のフルスタックAIサイエンティストがメンターをします。
1)企画立案:プロジェクトの目的、範囲、期間、予算、リソース、成果物などを明確に定義します。
2)実験計画:プロジェクトの目的に基づいて、実験の設計、方法、手順、評価基準などを決定します。
3)要求定義:プロジェクトの目的に基づいて、必要なデータ、機能、性能、品質などを明確に定義します。
4)要件定義:要求定義に基づいて、システムやソフトウェアの仕様書を作成します。
5)データ収集:必要なデータを収集し、前処理やクレンジングを行います。
6)基本設計:要件定義に基づいて、システムやソフトウェアのアーキテクチャや設計書を作成します。
7)詳細設計:基本設計に基づいて、システムやソフトウェアを内部構成を考案します。
8)プログラム実装:詳細設計に基づいて、システムやソフトウェアをプログラミングします。
9)AIモデル作成:データ解析や機械学習によってAIモデルを作成し、精度や性能を評価します。
10)運用:システムやソフトウェアを運用し、保守・改善・更新などを行います。

これらの工程は一般的なフルスタックプログラミングに共通しています。それぞれの工程で必要な技術やスキルは異なりますが、全体としては一貫したビジョンと戦略が必要です。
まで、わからない時にチャットやビデオ通話で質問していただければ、アドバイスをいたします。

メンタープロフィール

period2017_biologyAI

契約実績:26
評価: 4.5

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レビュー

龍太郎谷
龍太郎谷

今回、転職活動としてデータサイエンスのポートフォリオを作成する予定です。事前にperiod2017_biologyAI様とやりとりをしており、ポートフォリオの課題を提案していただきました。しかし、いざ面談していただいた際に、その提案された課題についてよく理解できていないことが分かりました。

なぜよく分かっていない課題が提案されたのかは謎ですが、period2017_biologyAI様はデータサイエンス全般に詳しいようですので、そういったことに関して相談してみるのも良いかもしれません。

レビューありがとうございます。

認識のずれに関しての現状での私の推測でございます。

メンティ様ご希望の「データサイエンスの基本」が、もしかしたら「データサイエンスのコーディングの基本」の意味で、それを私が認識できなかったためかもしれません。

そのため、コーディング工程の前段階(データ確認)を課題に含めていました。
その部分がメンティ様がこれまでに受講した「ネット講座のデータサイエンス」には含まれていなかったのかもしれません。

もしそうであれば、メンティ様の未学習範囲を課題に含めていたことになります。
認識共有が不足しており、申し訳ございませんでした。
EO
★ ★ ★ ★ ★
EO

ありがとうございました。

AOI_Y
★ ★ ★ ★ ★
AOI_Y

色々初心者だった部分も丁寧に教えて頂き、大変勉強になりました。
またよろしくお願いします!

こちらこそありがとうございました。
またよろしくお願いいたします。

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