渡邉 潤

これは受講していた講座を始めて1か月ほどでkaggleのコンペ(Titanic)に出たときのものです。 最低限の形だけ覚えて実践しようと思い挑戦したものです。 これによってkaggleの仕組みやデータ分析の基礎の基礎がわかりました。

タイタニックを終え、次に何か親しみのあるデータでデータ分析してみたいと思い、日ごろから利用していたメルカリについてのkaggleのコンペに参加したときのものです。 目標としては、予測モデルのスコアもですが、Titanicの時はまだわからず使っていなかった、アンサンブルモデルによる解析やwordcloudや様々なグラフによる可視化などにより力を入れました。 わからないところもたくさんありましたが、ネットの情報やコンペの優秀な人のnotebookなどを頼りに進めました。 結果としてスコアはあまりよくありませんでした。 モデルのチューニングやデータの扱いなどたくさん原因はあると思っています。 個人的には、実際に手を動かしてコードを書いて分析を進めていくよい経験ができたのと同時に、pythonを知らない人にもわかりやすいデータ解析をしていく難しさなどさまざまな課題も見つかったので、その課題も含めまだまだ学ばなければいけないなと痛感できたコンペでした。