マナビDXクエストお疲れ様でした！
この記事ではマナビDXクエストでよく話題になっている機械学習コンペプラットフォームの 「Signate」 と 「Kaggle」 をご紹介します！
マナビDXのAI課題で機械学習モデリングに興味を持った人はぜひ取り組んでください！
🗾 Signateとは？
Signate（シグネイト）は 日本発のAI・データサイエンスコンペティションプラットフォーム です。
特徴
-
日本語対応：日本語で問題設定が書かれているため取り組みやすい。 共有コードなども日本語です。
🧩 Kaggleとは？
Kaggle（カグル）は、Googleが提供する 世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォーム です。
特徴
- 世界中のデータサイエンティスト と競い合い、学び合える。
- ノートブック機能（Kernels）が充実し、他の参加者のコードを参考にできる。
- 幅広い課題：画像処理、テキスト分析、数値予測、時系列予測 など。
Kaggleについては、スタートダッシュについて多くの方が解説しているので、その記事を紹介させていただきます。
カレーちゃんさんの書かれているnoteで、こちらを参考にすると提出まで出来るかと思います。
🔍 KaggleとSignateの比較
| 項目 | Kaggle | Signate |
|---|---|---|
| 対象者 | 世界中のデータサイエンティスト | 主に日本語圏のユーザー |
| 言語 | 英語中心 | 日本語中心 |
| 共有リソース | NotebookやDiscussionが豊富 | 解法共有は少なめ |
🚀 なぜ挑戦するべきか？
マナビDXで学んだ知識やスキルを次のレベルに引き上げるためには、 実践の場 が重要です。
成長するための最良な機会を得ることが出来ると思います。
また下記でも役立ちます。
- スキルの確認：学んだ知識を使い、現実の課題に取り組める。
- 学びの加速：他の参加者のコードや解法から新たな発見が得られる。
- 実務力の向上：企業が抱えるリアルな問題に触れ、解決力が高まる。
- キャリアに有利：実績をポートフォリオや履歴書に活かせる。
どちらのプラットフォームでも、良い成績を取ると称号と呼ばれるものが手に入ります。
私はKaggleの方で銀メダルと銅メダルを1枚ずつ持っていますが、取得してから企業のイベントの招待などをいただくようになりました。
💬 まとめ：継続が成長のカギ
データサイエンスの道は「挑戦と学び」の繰り返しです。
マナビDXで学んだスキルをKaggleやSignateで実践し、継続してスキルを磨きましょう！
データサイエンスの実力を試し、さらに成長するための第一歩を踏み出してください 🚀