神沢雄大

データサイエンスを主な生業としていると、結果重視でコードを書き散らかしてしまうことが日常茶飯事です。将来の自分や今のチームメンバーのために読みやすく保守性が高いコードを書くことは、短期的には手間暇が掛かりますが、長期的には業務効率を上げてくれます。Pythonでのデータ分析や機械学習モデル構築を前提として、コーディングにおけるエンジニアとの違い、データサイエンティストがエンジニアを見習うべきポイント、データサイエンティスト向けのツールを紹介します。コードを書き散らかしているデータサイエンティストとその予備軍に、自戒の念を込めて、コーディング力をアップデートするためのtipsを共有します。