特徴量エンジニアリングと目標の再設定

いつもお世話になっております。渡邉朝太（Haruta Watanabe）です。

モバイルアプリ開発からデータサイエンスの領域へ足を踏み入れ、学習の 8 週目が終わりました。学習が進むにつれ、より高度で実践的な内容へと深化しています。

8 週目の振り返り

今週は、モデルの予測精度を大きく左右する**「特徴量エンジニアリング」**について学習しました。

データをそのまま使うのではなく、モデルが学習しやすい形に加工・選別するプロセスの重要性を学び、データ分析の奥深さを改めて実感しています。

一方で、先週目標に掲げていた Kaggle への参加については、体調面を優先して調整したため、今週は見送ることといたしました。焦らず、万全の状態で臨みたいと思います。

9 週目の目標

9 週目は、改めて実践的なスキルアップに焦点を当てます。

1. Kaggle への挑戦
   • 先週達成できなかった課題として、改めてコンペティションへの参加を目指します。
2. AtCoder への挑戦
   • データ処理能力だけでなく、基礎的なアルゴリズム構築能力やコーディング速度を磨くため、競技プログラミング（AtCoder）にも触れていこうと考えています。

今後について

引き続き、毎週月曜日に「前週の振り返り」と「その週の目標」をまとめて発信していきます。

今後ともよろしくお願いいたします。