分野 1: データエンジニアリング 1.1 機械学習のデータリポジトリの作成。 1.2 データ収集ソリューションの特定と実装。 1.3 データ変換ソリューションの特定と実装。 分野 2: 探索的データ解析 2.1 モデリングのためのデータのサニタイズと準備。 2.2 特徴エンジニアリングの実施。 2.3 機械学習用データの分析と視覚化。 分野 3: モデリング 3.1 ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直す。 3.2 特定の機械学習の課題に対する適切なモデルの選択。 3.3 機械学習モデルのトレーニング。 3.4 ハイパーパラメータの最適化の実施。 3.5 機械学習モデルの評価。 分野 4: 機械学習の実装と運用 4.1 パフォーマンス、可用性、拡張性、回復性、フォールトトレランスを備えた機械学習ソリューションの構築。 4.2 特定の課題に対応する適切な機械学習サービスおよび機能の