Machine Learning / Data Analysis
Jリーグ観客動員予想
Jリーグの観客動員数を機械学習で予測。データの前処理から特徴量の検討、モデル作成、結果を伝える発表資料への整理まで、チームで取り組みました。
- 取り組み
- 前処理・特徴量検討・モデル作成
- 成果物
- 分析Notebook・発表資料・想定質問
- 学び
- 分析結果を根拠とともに説明する力
01 About
技術を覚えるだけでなく、「なぜそれを使うのか」を説明できるエンジニアを目指しています。
02 Group Development
分析と企画、2つのグループ制作を通して、作業だけでなく共有・説明・資料化までを経験しました。
Machine Learning / Data Analysis
Jリーグの観客動員数を機械学習で予測。データの前処理から特徴量の検討、モデル作成、結果を伝える発表資料への整理まで、チームで取り組みました。
Planning / Documentation
企業概要、事業企画、プレゼン資料、株式会社定款をグループで制作。情報を整理し、第三者に伝わる資料へまとめました。
共同制作で大切にしたこと
目的と必要な成果物を確認し、取り組む内容をチームで揃える。
分析・資料作成などの担当を進め、途中の結果をこまめに共有する。
根拠と結論を整理し、発表資料やドキュメントとして仕上げる。
03 Personal Development
身近な不便をテーマに、必要な機能を整理し、データの取り込みから可視化まで実装しました。
Application Development
PayPayの利用履歴をCSVで読み込み、支出をカテゴリごとに自動分類。グラフで支出傾向を確認できるようにし、日々の振り返りを簡単にしました。
04 Skills & Certifications
数値ではなく、現在扱っている技術と、それをどこで活用したかを掲載しています。
CLOUD
Web構成の設計学習を通じて、サービスの役割と構成理由を整理しています。
DEVELOPMENT
データ分析と家計簿アプリでPythonを使用。Webの基礎としてHTML、CSS、JavaScriptを扱っています。
TEAM & TOOLS
Gitによる変更管理と、企画書・発表資料の作成を通して共同制作を進めています。
Certifications
取得済み
取得済み
取得済み
学習中
学習中
05 Contact
制作物の詳細や取り組みについて、お気軽にご連絡ください。