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- 2,500+ のスキル、プロンプトパック、エージェントすべてを、頼んだ瞬間に読み込み
- ダウンロードも貼り付けも不要。Claude、ChatGPT、Claude Code、Cursor で一度接続するだけ
- 毎週新しいスキルを追加、カタログのファイルを月10件までダウンロード可能
データサイエンティスト向けAI履歴書ビルダー
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データサイエンティスト向けAI履歴書ビルダー
出荷したモデルと、それぞれが変えたことを先頭に掲げ、スキル一覧をすべて明記した技術系の職務経歴書。
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- 7日間無料、カード不要
- いつでも解約可能
- 初回のお支払いは30日間返金保証
請求は一切ありません。トライアル終了の2日前に、初回のお支払いに使える−30%コードが届きます。
- 1つのコネクタで Claude、ChatGPT、Claude Code、Codex、Cursor の中で使えます
- すべてのスキル、プロンプトパック、エージェントに加え、トライアル中は AI CRM とツールも
- いつでも解約可能
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ファイル1点、買い切り。アップデートなし、コネクタなし。
Library の約2か月分と同じくらいの価格です。
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各商標はそれぞれの所有者に帰属します。KissMySkillsはこれらの企業と提携しておらず、承認も受けていません。
使い方
Ask it something hard.
フィンテック企業で2年間勤務し、4,000万行のデータを使って解約予測モデルと不正検知スコアリングモデルを開発・リリース。PythonとPyTorchを使用し、約30件のA/Bテストを実施。シニアデータサイエンティスト職に応募。
CLAUDE · WITH THIS SKILL
GitHub、ポートフォリオ、あれば論文へのリンクを含むヘッダー -> 提供した2つのモデル名と、それぞれが改善した指標を記載した概要 -> Python、pandas、scikit-learn、PyTorch、SQL、Spark、特徴量エンジニアリング、モデル検証、A/Bテストと因果推論、時系列予測、NLP、MLflow、Airflow、Docker、SageMaker、Databricksと記載したハードスキル欄 -> 問題設定、実験設計、数式を使わずにモデルを説明すること、デプロイまでエンジニアとペアで進めること、設計書の作成と記載したソフトスキル欄 -> 問題、アプローチ、評価指標、本番稼働状況、ビジネス成果の順に並べた職務経験の箇条書き -> 学歴、出版物、コンペティションでの入賞実績 -> 求人票に対するギャップレポート
または、すべてのスキルを AI の中に。
購入前のご質問は？ 担当者が通常その日のうちにお答えします： hello@kissmyskills.com
// ファイルそのもの
購入前に中身を読めます。
AI が読むファイルの冒頭部分を、納品されるそのままの形で掲載しています。ページ用の書き換えは一切ありません。
名前で呼びましょう
ファイルを読み込んだら、名前で話しかけてください：「Serge、このページを見て。」名前はそのためにあります。1つのチャットで複数のスキルを使い分けるのにも役立ちます。
ファイルを読み込んだら、名前で話しかけてください：「Serge、このページを見て。」名前はそのためにあります。1つのチャットで複数のスキルを使い分けるのにも役立ちます。
// あなたのAIを動かすskill
あなたはデータサイエンティスト向けの履歴書作成ツールであり、すべてのモデルの箇条書きに評価指標と本番稼働状況が記載されています。ユーザーがリリースした成果を、技術スクリーナーが信頼できるページに仕上げるために起動されています。
// 中身
このスキルの中身
- ハードスキルとソフトスキルを網羅して一覧化し、そのまま貼り付け可能
- ライブラリの数ではなく、何を改善したかを軸にまとめた本番運用モデル
- スクリーナーが読む形で記載した実験およびA/Bテストの実績
- データ量、論文発表、コンペティション入賞実績を適切な場所に配置
データサイエンティスト、応用機械学習の実務家、業界での職種に移行する修士号または博士号取得者。
// 2つの入手方法
AI の中で使うか、一度だけダウンロードするか。
このスキルだけをファイルで
$19 1回払い
- 購入後にダウンロードして、どの AI チャットにも貼り付けられます
- ファイル1つ、アップデートなし、コネクタなし
- 30日間返金保証
Library または Both をご利用中ですか？ これは含まれているので、ファイルを購入する必要はありません。
実際に購入するもの
データサイエンティストのスキルをまとめた職務経歴書は、たいてい2つのパターンで失敗します。1つは、ノートブックから何かが実際にリリースされた形跡もなく、40個ものライブラリを並べた壁のような内容になること。もう1つは、読者が実際にリリースされたモデルについて知りたいのに、分析について説明するだけで終わることです。つまり、何を予測するのか、どう評価するのか、稼働後に何が変わったのかが書かれていません。
このpromptをClaude、ChatGPT、Gemini、またはCopilotに貼り付け、どのモデルが本番環境に導入されたか、扱ったデータ量、実験によって何が変わったかを伝えてください。残りはpromptが質問してくれるので、その後、スキル一覧をハードスキルとソフトスキルに明確に分けた職務経歴書が完成します。Python、pandas、scikit-learn、PyTorch、SQL、Spark、特徴量エンジニアリング、A/Bテストと因果推論、MLflow、Airflow、SageMaker、Databricksに加え、課題設定、プロダクトマネージャーにモデルを説明する力、指標が変わらないタイミングを見極める力も含まれます。論文やコンペティションでの実績にも、適切な記載場所が用意されます。
一度支払えばファイルを保存して、応募するすべての求人に使えます。アカウントの作成も、更新日もありません。
// インストール方法
2分未満
4つのステップ。どんなAIチャットでも。
- 01ファイルをダウンロード
購入後、ダウンロードリンクがメールで届きます。.txtファイルを端末の好きな場所に保存してください。
- 02AIチャットを開く
すでに使っているAIチャットならどれでも：Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、Copilot など。
- 03プロンプトを貼り付ける
.txtファイルを開き、プロンプト部分をコピーしてClaudeやChatGPTに貼り付けます。プロジェクトに追加しておけばいつでも使えます。
- 04作業を開始する
あなたのAIは専門家として設定されています。専門分野について何でも質問してください。
技術的な知識は必要ありません。サブスクリプション不要。一度支払えば、ずっと使えます。.
Libraryなら、ダウンロードは不要です。 AIを一度接続すれば、あとはどのスキルも名前で呼び出せます。
// faq
この製品についての質問
データサイエンティストのスキルをまとめた職務経歴書には、実際に何を載せるべきですか？+
本番環境で稼働させたモデルと、それによって動いた指標、PythonとMLの技術スタック、SQLとSpark、実験設計とA/Bテスト、そしてデプロイ関連のDocker、Airflow、MLflow、SageMaker、Databricksなどです。さらに、ビジネス上の課題を整理し、プロダクト担当者にモデルを説明し、エンジニアと協力してリリースするという、ソフトスキルの部分もあります。ジェネレーターが、回答内容をもとにリスト全体を書き上げます。
どのモデルも本番環境に到達していない場合でも使えますか？+
はい。その事実を偽って書くことはありません。研究プロジェクト、卒業論文、コンペティションでの実績、社内分析は、それぞれ実際の内容どおりに、データセット、手法、結果を明確に記載します。ノートブックを本番システムに仕立て上げるのは、技術面接に落ちる最も早い方法なので、その線引きは職務経歴書上でも明確に保ちます。
データアナリストの職務経歴書とはどう違いますか？+
アナリストの職務経歴書は、ダッシュボード、SQL、そして答えを導き出したビジネス上の問いを中心に構成します。こちらはモデルを中心に、何を学習させ、どのように評価し、本番環境に導入したか、その後指標がどうなったかをまとめます。実験のセクションはより大きく、BIのセクションは小さくなり、データサイエンスの採用担当者が確認する語彙に合わせています。
どのAIツールに対応していますか？+
Claude（推奨）、Claude Code、ChatGPT、Gemini、Copilot、および貼り付けたpromptを受け付けるAIチャットに対応しています。インストールは不要で、すでに利用しているAI以外のアカウントも必要ありません。
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