概要

このリポジトリは、作者が「120-Day Job Crack Challenge」と銘打って行う4ヶ月間の集中学習記録です。目的はPython・機械学習・データサイエンス領域で実務レベルに到達し、就職できる状態になること。日々の学習内容、コード、実験結果、考察を公開しており、学習計画は基礎固めから実践的なモデル開発・評価・ポートフォリオ作成まで段階に分かれています。共有することで自己管理を強化し、他者のフィードバックや再利用も想定しています（約300字）。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 13
ファイル数: 3
メインの言語: Python

主な特徴

120日（4ヶ月）での就職準備を目標にした体系的な学習プラン
毎日の学習記録とコードを公開する「学習ジャーナル」形式
Python基礎からデータ処理、機械学習モデル構築までをカバー
オープンなドキュメントで再現性とポートフォリオ作成を支援

技術的なポイント

本リポジトリは現時点で初期段階の素材が中心ですが、学習の進め方と技術的指針が明確です。構成は日次ディレクトリ（Day-01 など）を軸に進捗を残す方式で、通常はJupyterノートやPythonスクリプトを使って基礎演習や小規模プロジェクトを実装していく想定です。学習対象はPythonの文法・データ構造、NumPy/Pandasによるデータ操作、可視化、そしてscikit-learnなどを用いた教師あり／教師なし学習の実践まで含まれると予測されます。技術的な良点は「小さな反復」を重ねて理解を深める点にあり、各日の成果物がそのままポートフォリオや面接でのデモに使える点です。一方、現時点でファイル数やコミット数が少ないため、将来的にはノートブックの整理、READMEの詳細化、サンプルデータや環境構築手順（requirements.txt や環境定義）、テストやCIの導入、データ／モデルのバージョン管理（DVCなど）を追加すると再現性と拡張性が高まります。コラボやフィードバックを受ける設計にすると、学習の信頼性と採用時の説得力が向上します（約700字）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

Day-01: dir
LICENSE: file
README.md: file

まとめ

実践的で継続重視の学習記録。拡張性が鍵。

リポジトリ情報：

名前: ML_DS-course
説明: Documenting my 4-month challenge to land a job in ML/Data Science.
スター数: 3
言語: Python
URL: https://github.com/AdilShamim8/ML_DS-course
オーナー: AdilShamim8
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/157037615?v=4

READMEの抜粋：

120-Day Job Crack Challenge

From Zero to Job-Ready in 4 Months

So here’s the deal — I’m taking on a 120-day challenge to become job-ready in Python, Machine Learning, and Data Science. No shortcuts. No excuses. Just consistent grind every single day.

This repo is my public commitment. Everything I learn, build, and struggle through will be documented here.

What’s This About?

This is a structured 4-month intensive program focused on:

Building rock-solid Python fundamenta…

ML_DS-course — 120日で就職を目指す機械学習／データサイエンス学習記録