データサイエンティストのキャリアに関するご相談、ライブラリレベルのエラーや数式レベルでの技術的なご相談、
プログラミングに関するご相談などを承ります。
初学者の質問例
例:「どうすればデータサイエンティストになれるのか」
例:「教科書のこの数式や意味について教えてほしい」
例:「このプログラムの実行エラーの原因がわからないので調べて欲しい」
例:「このアルゴリズムで機械学習モデルの学習がうまくいかない」
中級者の質問例
他のデータサイエンティストや機械学習エンジニアと大きく違う点としては、
「機械学習APIを使ってみた」レベルではなくて、「ある程度機械学習の理論を理解した上で、活用したい方」
も対象としております。
例:「数学は得意な方だけど、どうやって機械学習を勉強すればよいのか」
例:「Github上のソースコードを元に、異常検知、画像認識を別のデータセットに試してみているが、うまくいかない」
例:「KerasやSkleranの学習が凄く遅いんだけど、なにか良い方法はないか」
例:「pandasやRによる集計が凄く遅いんだけど、よい方法はないか」
例:「RandomForestで学習はうまくいくが、推論に対してうまくいかない」
キャリア相談に関する例
また、IT系大手外資就職に向けてのコーディングインタビューの対策や面接に関するご相談も承っています。
例:「コーディングインタビューはどんな対策をすればよいのか」
例:「このポジションで応募する予定だけど、技術面接に対してどう対策すればよいのか」
例:「英語が苦手だけど、英語面接に対してどう対策をしていけばよいのか」
例:「海外で就職する際のおすすめのサイト、エージェントはどこか」
データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしてのキャリアの相談
データサイエンティストになる方法を知りたい方
ライブラリ・環境構築・分析やシステムに関するご相談
外資大手ITへの就活事情に関して(コーディングインタビューの相談や面接の対策など)
機械学習モデルに関するご相談 (論文のご提案など)
データ理解や事前調査なしで、ざっくばらんにご回答させていただきます。
10人以上ものデータサイエンティスト育成に携わってきた私がお答えします。
1口で30分のメンタリングを行いますが、より長いメンタリングに関しては複数口ご契約ください。
こちらもデータ理解が必要だったり、事前に調査が必要なものに関してのご相談は控えさせていただいています。