チームで挑むデータ分析コンペ

データラーニングギルドのイベントでのLT

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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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