「コンペ」の検索結果－データサイエンスの旅路: PythonとAIの探求者へ

SIGNATE 【練習問題】債務不履行リスクの低減で20位にランクインした解法

この記事では、SIGNATEの練習問題「債務不履行リスクの低減」では20位にランクイン(2024年11月時点)した解法を解説します。実際のコードを用いて具体的に説明しますので、この問題にチャレンジしようと考えている人はぜひ参考にしてください。コンペ […]

この記事では、Pythonとstatsmodelsライブラリを使った時系列データの基本的な扱い方から、グラフ作成、予測モデルの構築に至るまでをステップバイステップで解説していきます。この記事で学べることこの記事では以下の内容をステップバイステップ […]

マナビDX Questの参加記録の続きです。前回の記事は以下を参照してください。前回の記事ではマナビDX Questの申し込みから開会式までの経験をお伝えしました。今回は、実際のプログラムにおける前半戦の体験をご紹介します。 PBL教材の選択前回 […]

2023年度の「マナビDX Quest」に参加することにしました。マナビDX Questというのは、経済産業省が開設したデジタル人材育成のためのプログラムです。実践的なケーススタディや地域企業との協働を通じて、デジタル技術の活用やDX推進の考え方を […]

SGINATE

SIGNATEの学習コースQuest「スポーツのチケット価格の最適化」の総仕上げとして、コンペの練習問題「Jリーグの観客動員数予測」に取り組みました。回帰モデルの作成手順をまとめたこちらの記事に沿って作業を進めましたので、適宜ご参照ください。コン […]

SGINATE

機械学習モデルの評価は、モデルの性能を理解し改善するために不可欠なプロセスです。Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnは、モデルの評価を行うための便利な関数を提供しています。この記事では、scikit-learnを使用して機械 […]

SGINATE

SIGNATEの学習コースQuest「金融機関におけるテレマーケティングの効率化」の総仕上げとして、コンペの練習問題「銀行の顧客ターゲティング」に取り組みました。コンペの概要実際のビジネス環境で得られたデータを用いて、マーケティングキャンペーンの […]

この記事で学べること機械学習の二値分類の基本概念と実装方法 Pythonとscikit-learnを使った実践的なコーディングデータ前処理から評価まで一連の流れ複数の分類手法の比較と選び方実務で使える評価指標の使い分け対象読者 Python […]

Python

今日はPythonのライブラリであるPandasを使ってExcel表データを読み込み、前処理を行う方法について学んだことを共有します。データコンペやAIの講義などではcsvで整形されたデータを読み込むところから前処理を始めるケースも多いですが、実際 […]

SGINATE

私は最近はSIGNATEというプラットフォームで学習を行っています。SIGNATEはデータコンペで知られていますが、私が主に利用しているのは有料の学習コースです。コースの中には「Gym」というデータサイエンスとプログラミングのコースや、実際の課題解決 […]