Kaggleは、データサイエンスのコンペティションプラットフォームであり、企業などが課題を提示し参加者がデータ分析モデルの精度を競います。企業がKaggleでコンペティションを開催する際には、データをKaggleにアップロードする必要があり、データリテラシーの観点から外部サービスにデータをアップロードできない企業もあります。このため、社内の人たちだけが参加するデータコンペティションを開催することは難しい場合があります。

例えば、以下のような事例があります
- <a href="https://engineers.ntt.com/entry/2021/08/30/130431" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://engineers.ntt.com/entry/2021/08/30/130431</a>

ここでは社内専用のシステムを作っているようですが、時間を作って内製化するのはどの会社もできるというわけではありません。

そこで、この記事では社内専用のKaggleライクなシステムを作るための設計を記載します。社内専用のKaggleを作成しクラウドにシステムを挙げることで起動できるようになれば社内でも気軽にデータサイエンスのコンペティションが開催でき、前述したデータリテラシーの問題が緩和されます。

設計だけなので実装はしていません。

じゃあどこまで、記載するんだという話でいえば「要件、基本設計」ぐらいのざっくりとした設計を記載します。タイトルにある通り 「雑な」 設計であります。

対象読者
- データサイエンスコンペティションの作り方を知りたい



Kaggleは、データサイエンスのコンペティションプラットフォームであり、企業などが課題を提示し参加者がデータ分析モデルの精度を競います。企業がKaggleでコンペティションを開催する際には、データをKaggleにアップロードする必要があり、データリテラシーの観点から外部サービスにデータをアップロードできない企業もあります。このため、社内の人たちだけが参加するデータコンペティションを開催することは難しい場合があります。

例えば、以下のような事例があります
- https://engineers.ntt.com/entry/2021/08/30/130431

ここでは社内専用のシステムを作っているようですが、時間を作って内製化するのはどの会社もできるというわけではありません。

そこで、この記事では社内専用のKaggleライクなシステムを作るための設計を記載します。社内専用のKaggleを作成しクラウドにシステムを挙げることで起動できるようになれば社内でも気軽にデータサイエンスのコンペティションが開催でき、前述したデータリテラシーの問題が緩和されます。

設計だけなので実装はしていません。

じゃあどこまで、記載するんだという話でいえば「要件、基本設計」ぐらいのざっくりとした設計を記載します。タイトルにある通り 「雑な」 設計であります。

対象読者
- データサイエンスコンペティションの作り方を知りたい

