はじめに 自身の転職活動にあたり皆さんの転職エントリが非常に参考になったので、私も同じ境遇の方の参考になればと思い、書き残すことにしました。（ただ、本当に私と似た境遇の方にはなかなかリーチしづらい気がしていますが・・・） TLDR; 30歳でIT未経験からMLエンジニアに転職 約2年半独学で勉強（ほとんどkaggleしてただけ） 無関係に思えた現職での経験もなんだかんだ転職で役に立った 目次 自己紹介 現職について 転職の理由 勉強したこと 転職活動 終わりに 1.自己紹介 かまろという名前でTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像やNLPといったdeep learning系のコンペを中心に取り組んでおり、2019年の9月に金メダルを獲得しMasterになることができました。 恐らくここが他の転職エントリを書かれている方々と大きく異なる点かと思うのですが、現職

Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。

これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング

Kaggle Advent Calendar 13日目の投稿です。 初めまして、Lain（@lain_m21）と申します。Qiita初投稿です！ 今回はKaggle関連のトピックで何か短いのを一本書こうと思い、私が普段行なっているコンペ用の環境構築についていくつか良いなと思ったtipsをシェアしたいです。 先に結論からまとめておくと、 ローカルPCよりクラウドの計算資源をうまく使おう AWSもいいけど、GCPの方が目的に応じてインスタンススペックを細かくチューニングできるので良いぞ 今後のクラウドの環境構築をスムーズにするためにdockerを使おう といった感じです。昨今のコンペの規模を考えるとクラウドで計算することが増えると思うのですが、いちいちコンペごとに環境構築したりめんどくさいと思うので、できるだけdockerで自動化して楽しよう！というのが趣旨になります。 一応順を追って説明しま

Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって

先日KaggleのコンペHome Credit Default Riskに参加し211/7198の成績を収め、シルバーメダルを獲得することが出来ました。 せっかくなので、取り組んだことを記事として残してみたいと思います。今回のコンペ固有の話というより、どのようにKaggleに取り組んだかについて焦点を絞ってまとめてみたいと思います。 想定する読者 Kaggleを始めてみようと思っている方 Kaggleを始めたけど、何をしていいかわからない方 Kaggleを始めたけど、まだメダルが取れていない方 お世話になった先駆者の方々 1. Kaggleのアカウントを作成 アカウントがないと何も始まりません。公式ページにアクセスして作りましょう。 （私は何年か前に作っていたのでパス） 2. 情報収集 Kaggleを進めていくうえで 時間を無駄にしないこと・モチベーションの維持 などが重要だと思いますので

2018.09.10 スキル テクノロジーの進歩に伴った変動の激しいIT領域に身を置くエンジニアにとって、継続的な学習はキャリアを築く上で必要不可欠。近年では、社会に出てからも学び続ける・学び直す「リカレント」にも注目が集まっています。しかし、日々の業務と平行してスキルを磨いたり、新たな知識を身につけたりするのは、決して簡単なことではありません。 では、各企業で活躍する若手エンジニアの方はどのようにスキルを磨いているのでしょうか？その実態を探り、明日からマネできるノウハウを盗んできました！ 株式会社ディー・エヌ・エー（以下、DeNA）　システム本部　AIシステム部　AI研究開発第二グループ　田中一樹さん（26歳） 慶應義塾大学で電力に関する制御理論工学や数理計画法を学んだ後、同大学院理工学研究科を修了。2017年4月、新卒でDeNAに入社して以降、ゲームアプリ『逆転オセロニア』におけるAI