初めに
未経験からAIエンジニアになりたくて絶賛勉強中です
簡単なプロフ
- 理系大卒アラサー
- プラント生産設備設計・開発・保全
できること：ハードとソフト両方できます
電気回路、制御回路、化工、PLC、タッチパネル、工事監理
プログラミングはド素人
学習記録
- 2019年6月 Python基礎勉強を始める
- 2019年6月～8月 オンライン講座やyoutubeで学習、KaggleのTitanicなどの学習コンペ参加
- 2019年9月~10月 オライリー本などで学習
- 2019年10月~12月 courseraのHow to Win a Data Science Competition受講
- 2020年1月 「Kaggleで勝つデータ分析の技術」、「ゼロから作るディープラーニング」で学習
- 2020年2~3月 Kaggleのバスケコンペに参加するもコロナで中止となり落ち込む
- 2020年4~5月 Kaggleの細胞コンペ参加中 ←今ココ
あらためて書くともうすぐ1年経つのですね
成長感じない涙
勉強時間
2019年6月~12月：約500時間
平均：2時間/日
社会人で月100時間超えしてる方はどんな生活を送っているのだろうか・・・
#教材
udemy
・【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -
・【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
・【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門 ←おすすめ
・現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
youtube
- Able Programming ←おすすめ
progate
Pythonコース
参考書
・pythonによるデータ分析入門
・Ipythonによるデータサイエンスクックブック第2版
・Kaggleで勝つデータ分析の技術 ←おすすめ
・ゼロから作るディープラーニング
・達人データサイエンティストによる理論と実践
coursera
How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers
講師はロシア人ですべて英語です。講義は英語でもgoogle翻訳先生があるので何とかなりますが、
プログラミング課題は難しいです。
最終課題はKaggleのコンペに参加して一定以上のスコアを取る必要があり、
そのカーネルもEDAやデータリーク対策、アンサンブルなど記述して受講者同士で採点する必要があるため
けっこうハードです。
この講座でKaggleについて一通り学べる良い講座です。
（Kaggleを2~3か月やってからのほうが理解しやすかったかも）
kaggle
- Titanic: Machine Learning from Disaster
- House Prices: Advanced Regression Techniques
- Google Cloud＆NCAA®ML Competition 2020-NCAAM
- Predict Future Sales
- University of Liverpool - Ion Switching
反省
・ブログなどでアウトプットをやるべきだった
・目標より3か月は遅れている
・朝が弱い。朝活頑張る
・まだ成果がでてない。Kaggleソロメダル獲る