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DS-201｜機械学習基礎
✔ 教師あり・教師なし学習
✔ 木系モデル・アンサンブル
✔ 評価指標・クロスバリデーション
✔ 複数モデル比較・特徴量エンジニアリング・Kaggle参加
✔ Kaggleコンペ提出（公開LB順位含む）
DS-201 機械学習基礎の特徴
なぜこのプログラムなのか？
・GAFAM DS・Kaggle Grandmaster水準のML力を身につけ、ジュニアDSとして実MLプロジェクトを担当できる実務力を、10週間で完成させる本格プログラム！
・代表TJ（住友商事→シカゴBooth MBA→ゴールドマン・サックスIBD）が日経225システムでML戦略を実開発し、機械学習トレーディングで過学習・データリークの現実を実体験してきた実務感覚を完全に落とし込んだカリキュラム
・坂下絵美（東京大学→コロンビア大学教育大学院）の学習科学・脳科学に基づく教育設計で、「モデルを箱として使うだけ」を許さない、問題定義から評価指標まで一気通貫で設計する力を徹底追求する指導
・修了時にはAlpha Advisors認定「AA Machine Learning Cert」を取得。AA DS Diplomaの必修科目です
このプログラムは以下の方々に最適です：
・Google・Meta・AmazonなどGAFAMのDS職で即戦力を目指す方
・Kaggleコンペに本気で参加し、上位に入賞できるレベルに到達したい方
・AIスタートアップでMLプロジェクトを担当できる力をつけたい方
・アナリストからDSへのキャリア転換を目指している方
・sklearnでモデルを動かすことはできるが、「なぜそのモデルを選んだのか」「このモデルが負けるパターンは何か」を説明できない方
なぜこのプログラムで成果が出るのか？
1. MLを「ビジネス価値創造」として学ぶ10週間カリキュラム
・教師あり・教師なし学習、木系モデル、アンサンブル、評価指標、クロスバリデーションを体系的に網羅
・すべての理論をKaggle上位ソリューションやTJの日経225 ML戦略を通じて学ぶため、チュートリアルの模倣で終わらない
・「このモデルが負けるパターンは何か？」と常に問い続けるソクラテス式指導で、モデル選定の根拠なき実装を徹底排除
2. 実務直結の実践演習
・複数モデルを比較し、特徴量エンジニアリングを自ら設計し、Kaggleコンペに実際に参加する演習
・公開LB順位を含むKaggleコンペ提出を完成させるトレーニング
・「Kaggle Grandmasterならこう特徴量設計する」「GAFAM DSならこう評価する」というトップ企業基準を常に提示
3. 妥協なき評価基準
・Kaggleコンペに参加し公開LB上位40%以上を達成し、複数モデル比較、特徴量設計、過学習対策、評価指標の正しい選択ができるレベルを要求
・モデルを「箱として使う」だけ、評価指標の選択ができない、過学習対策がない、特徴量設計が浅い受講者には、容赦なく「なぜそのモデルを選んだのか？過学習していないとどう証明するか？」を問い詰める
圧倒的な実績
・アルファ・アドバイザーズは18年間にわたり、Google・Meta・Amazon・Citadel・Goldman Sachsなどトップテック・クオンツ・金融企業への内定者を多数輩出
・代表TJが日経225 ML戦略開発で見た過学習・データリークの実体験と、世界トップ企業が求めるML水準を、そのまま受講者に伝授