チームで挑むデータ分析コンペ

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3. (公開カーネルに)負けないこと (特徴量作りを)投げ出さないこと (コンペから)逃げ出さないこと (データを)信じ抜くこと ダメになりそうなとき それが一番大事

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5. 長期間(2,3ヶ月)のコンペ作業が孤独になりがち 思いついたデータの特徴とかアイデアを議論しに くい Kaggleであればディスカッションやノートブックもあ るけど、それなりの英語力が求められる 時間的にも一人で使える時間が限られているので、 協力して一つのプロジェクトとして進めてみたい ペアプロ(モブプロ)も有効なのでは?という考えが あった

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