第1課題：データテーブルと加工
データテーブルの前処理として、以下のものがあります。
・欠測データ
・カテゴリカルデータ
・数値データ
⇒ データが欠測している場合、どのように解決できるでしょうか？

第１課題に対するソリューション：
エンコーディング方法は非常に多岐にわたります。ただし、モデルに最も関連性のある方法は何でしょうか？

・オーディナル
・ワンホット
・バイナリ
・頻度
・ハッシュ法
・ヘルマート
・後退微分法
・ターゲット
・リーブワンアウト
・証拠の重み
・ジェームス・スタイン
・M推定器
ただし、株式会社BAP Solution Japanはすべての技術を特徴に適用してみて、どの手法が自分のモデルに最も適しているかを判断することは、常に価値があります。

第２課題： レースにおけるランキング
一部のレースや広告では、ランキング結果がドキュメント検索、協調フィルタリング、オンライン広告、レーシング競技などの情報検索問題の中心的な要素となります。競馬のランキング問題のような実験を考えることができます。

第2課題のソリューション：

この問題には、株式会社BAP Solution Japanは次のような技術的なアルゴリズムが使用されます。

・XGboostランキング
・LightGBランキング
・CatBoostランキング
これらの手法を使用して解決します。