特徴量エンジニアリングは、機械学習のプロセスの中で最も重要なステップの 1 つであり、多くの時間を要します。データサイエンティストやアナリストは、さまざまな特徴量を組み合わせた実験を重ねてモデルを改善し、ビジネスに有益な情報を提供する BI レポートの作成を目指します。そのような状況下で、データサイエンティストが扱うデータの規模および複雑さが増大し、次のような事柄が課題となっています。 特徴量をシンプルかつ一貫性のある方法で定義すること 既存の特徴量の識別と再利用 既存の特徴量を利用した拡張 特徴量やモデルのバージョン管理 特徴量定義のライフサイクルの管理 特徴量の計算と保存の効率化 大規模テーブル（>1000 列）の効率的な計算と永続化 意思決定につながるモデルのもとになった特徴量の再現（例：監査や解釈可能性などの実証） このブログでは、大規模データの特徴量を生成する際のデザインパターンについて解説します。また、デザインパターンのリファレンス実装をダウンロード可能な Notebook で提供し、ファースト