Kaggle （カグル）とは、データサイエンスや機械学習に携わる方々の、
オンラインコミュニティの１つです。
- 自社の多くのデータを活用していきたい
- オープンソースのデータを利用して何かできないかな
- データサイエンティストや機械学習エンジニアになりたい・転職したい
といったかたも多いのではないでしょうか。
機械学習の手法などを学んだけど、
- サンプルデータの分析だと物足りない
- 自分の分析技術を高めていきたい
- 同じ志を持つ仲間を見つけて切磋琢磨したい
といったあなたは、
Kaggle などのコミュニティに参加してみるのも１つの方法です。
Kaggle は機械学習モデルを作る競技会で
- 提供された様々なデータに対して、機械学習モデルを作成し、スコアを競う
- 上位者にはメダルや称号などが与えられる
といった特徴があります。
Kaggle では、企業などが実データなどを提供します。
参加者は、そのデータを使い、一定期間内に機械学習モデルの構築を行い、
モデルの性能の良さを競います。
Kaggleはモデルを作る競技で、コンペティション（コンペ）と呼ばれています。
様々なコンペがあり、新しいコンペも随時、開催されています。
コンペでは、参加者のランキングが予測精度の高さなどで決まります。
参加者は、コンペの期間中には（ルールの範囲内で）何度でも予測を行うことができ、
その都度ランキングが変動することになります。
コンペの終了とともに、ランキングが決定し、
上位入賞者などには、賞金や称号・メダルなどが与えられます。
称号には、Kaggle master / Kaggle grandmaster / Kaggle expert などがあり、
称号を得ることで、転職の際にアピールすることができ、
年収アップにつながります。
その他にも、Kaggle に参加するメリットには、
- 多くの実データの分析経験を積むことができる
- 世界中のデータサイエンティストの方々などの技術に触れて学ぶことができる
- コンペでは自由にチームを組むことができ、世界中の仲間とともに切磋琢磨できる
といった点が挙げられます。
データ分析の初学者の方から経験豊富な参加者まで様々な方が参加していますので、
特に初学者の方は上位入賞経験者などから多くの学びを得ることができます。
また、自分が上位入賞できたら、
- データ分析関係のスキルのアピール
することにもつながります。
もちろん、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどに就職したり転職した時には、
Kaggle で学んだ経験が必ず生きてくるはずです。
とはいっても、慣れるまでは、
Kaggle 初心者の方など、ハードルを感じる方も多いのではないでしょうか。
- Kaggle でのよく使われる考え方・モデル化の手法・コツ
を知っておけば、コンペにスムーズに参加でき、より効率的にスキルアップできます。
何よりコンペを楽しみやすくなるはずです。
そこで本記事では
- Kaggle の仕組みやコンペの流れはどうなってるの？
- Kaggle の機械学習ってどんな感じ？
- Kaggle で過去使われた手法など効率的に学べる？
といった、Kaggleを楽しむポイントについて、
Kaggle 初学者から中級者のあなたが、サクッと身につけれるオススメの本をご紹介します。
本記事の概要
Kaggle（かぐる）で Grandmaster になりたいあなたにおすすめの本はこちらです【機械学習 ディープラーニング】
データサイエンスの森 Kaggleの歩き方
本書は、Kaggleの概要をサクッとつかむためにおすすめの１冊です。
- Kaggleがどんなものか
- Kaggleはどんな仕組みになっているのか
- Kaggleではどのような情報が得られるか
といったKaggleについて、幅広く解説されています。
Kaggleを通じて、データサイエンス力をつけたい
と思われる方は多いと思いますが、
- Kaggleに理解したり、
- Kaggleについての情報を集めたり、
- Kaggleの使い方に慣れる
といったデータサイエンスを磨くこと以外に時間はかけたくないですよね。
本書はKaggleのコンペの具体的な戦い方というより、
Kaggleに取り組む前のオリエンテーション的な、
Kaggleの全貌をサクッと理解できる１冊となっています。
（実際のコンペの具体的な解説などはありませんのでご注意ください）
- Kaggle のコンペってどんな感じ？
といったKaggle 初心者の方なら、
まずは「タイタニック」コンペに挑戦してみるのもオススメです
Kaggleのチュートリアル第５版
Kaggle のタイタニックコンペは、これからKaggleのコンペに参加していきたい初心者の方が、最初にやってみるのにおすすめのコンペです。
本書は、タイタニックコンペを通じて、
- Kaggleのコンペがどんな感じなのか？
- どんな感じでモデルを作っていくのか？
のような基本的な流れを、手を動かしながら学べる１冊です。
Kaggle のコンペには多くのものがあるのですが、
タイタニックコンペは、Kaggle初心者の方の、
- １番最初の Kaggleチュートリアル
としておすすめです。
本書は Kaggle master の著者が、
タイタニックコンペについて、わかりやすく解説されています。
タイタニックコンペを通じて、他の開催中のコンペへの参加のハードルを下げることができる１冊です。
ちなみに本書は、Kindle Unlimitedの登録することで、
- 無料で読むことが可能
です。
お試し登録（解約できて無料）をしてみてはいかがでしょうか（３０日間無料で体験できます）↓
- Kaggleもタイタニックコンペも基礎から学びたい
- タイタニックコンペの次はどうすればいいの？
という方も多いのではないでしょうか。
そんなあなたにはこちらがございます↓
実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック (ＫＳ情報科学専門書
本書は、Kaggle 初学者の方が、Kaggleと、Kaggleコンペについてサクッと理解したい場合に、オススメの１冊です。
Pythonや機械学習については他書でも入門可能ですが、
- Kaggle の仕組み
- Kaggle の英語ページへの抵抗感
などは、初学者の方にとってハードルと感じることも多いのではないでしょうか。
本書は、
- Kaggle の基礎知識
- Kaggle の使いこなし方
- 実際のコンペでの分析のやり方
について、手取り足取り解説してくれます。
これまで機械学習やデータ分析の経験はあるけど、Kaggleは初めて、という方が、
- Kaggleでの分析はこうやればいいのか
というのを、わかりやすく理解できる内容となっています。
特に、有名なコンペ「タイタニック」を題材にして、
コンペでの実際の分析方法について、コード付きで具体的に学ぶことができます。
著者の石原さんや村田さんは、Kaggle Masterですが、
- 分析中の着眼点
- 差がつくポイント
- 気をつけること
など、実際の経験に基づいたポイントを語った対談などもあり、
単なる分析方法の解説ではなく、読んでおくことで、
Kaggle の雰囲気がより詳細にイメージできるようになるはずです。
サンプルコードが１つひとつ丁寧に解説されているので、
- 自分で手を動かす
- 疑問点を解消する
ために「Kaggle Master のやり方を真似する」ことで、
他のコンペや実務でのデータ分析の基礎を身につけることができます。
加えて、タイタニックコンペでは扱わなかった、
- 音声データ
- 画像データ
- テキストデータ
の考え方なども解説があり、
- タイタニックの次にどうするか
について指針を与えてくれます。
- Kaggleの概要を理解したい
- 開催中のKaggleコンペに参加できる基礎力をつけたい
- タイタニックコンペの次どうしよう
といった、Kaggle 初心者のあなたに特にオススメの１冊となっています。
Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門 (AI & TECHNOLOGY)
こちらも、Kaggle初心者の方が、Kaggleとは？から、
手を動かして体験できる１冊です。
本書では、上で紹介しました、タイタニックコンペに加え、
住宅の価格を予測するコンペ「Housing Price」についても解説があり、
タイタニックコンペ以外にも手を動かしながらやってみたい初学者の方におすすめです。
これからKaggleを初めてみたい方は
- 実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック
- Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門
のどちらかを通読し、手を動かしてみることで、
Kaggleがどんな感じなのかをサクッとつかめます。
これらを終えたら開催中のコンペにも戸惑わずに参加することができるようになります。
Kaggleで勝つデータ分析の技術
第7刷となった、Kaggleの手引書のデファクトスタンダードといってもいい１冊です。
本書は、
- Kaggleをより楽しんでいきたい、
- コンペで上位者のテクニックを効率よく学びたい、
といった脱・初心者のための解説がされています。
機械学習アルゴリズムや前処理などを学んで使ってみたものの、
Kaggleでは思うようにランキングが上がらないかもしれません。
Kaggleでは実データを使える良い機会なのですが、
その反面、通り一遍のモデリングでは太刀打ちできず、
様々な工夫やテクニックが必要です。
本書は、過去のKaggleのコンペで培われたデータ分析のノウハウなども含めて学べ、
Kaggleやデータ分析の脱・初心者を目指すあなたに定番の教科書と言えます。
本書は、上の２冊で基礎を終えた後にやってみると、
データ分析の面白さ、奥深さに触れることができるオススメの１冊となっています。
Kaggleで学んでハイスコアをたたき出す! Python機械学習&データ分析
本書は、Kaggleの腕を上げていきたい方、機械学習アルゴリムの実践力を身につけたい方向けの１冊です。
Kaggleのコンペを複数題材として、
- 使われている機械学習アルゴリズムの内容
- 使い方と注意点などの詳細
- 機械学習アルゴリズムの組み合わせによるスコアの向上
など、データ分析の実践力を磨くことができます。
機械学習アルゴリズムの解説は、初学者の方にもわかりやすいように、図やイラストが豊富に使われています。
種類の違うデータ形式のコンペが取り上げられていますので、
自社データなどの分析に応用することはもちろん、
あなたが他のコンペに参加する際にも、直接参考にすることができる内容となっています。
ディープラーニングは良い結果を出すことがある反面、
計算量が多く、実行しにくい面もあるかと思うのですが、
計算量を削減しながら良い成果を出す技術なども紹介されており、
あなたの分析をラクにしてくれます。
最初に Kaggle についての素朴な疑問への回答集もあり、
一読しておくとKaggleをやるメリットがわかり、
やる気も倍増するのではないでしょうか。
本書は、Kaggleの初心者を脱出したい方や、
機械学習アルゴリズムを一通り勉強し、実問題に活用していきたいあなたが、
- Kaggleのコンペで得点力を高めたい！
- 現場でのデータ分析の実践力を身につけたい！
といった時に、手引きにできるオススメの１冊となっています。
Kaggleコンペティション チャレンジブック
本書は、Kaggleのスコアを上げて上位を目指していきたいあなたのための１冊です。
機械学習の基本を身につけた方が、
- 実践的な問題（コンペ）を通じて実力をつけていきたい
- 機械学習のキャリアを積んでいくための練習をしたい
- 機械学習やディープラーニングがどんな感じで使われているのかを知りたい
といった目的に叶う内容となっています。
機械学習の基本といってもわかりにくいかもしれませんが、
コーセラの「Machine Learning by Andrew Ng」のような、機械学習アルゴリズムの基礎的内容を理解している、
といったレベルになります。
なので、本書では機械学習の基本は扱わず、
- 機械学習モデルの構築はできる
- そのモデルの正確度を高めるための実践的な方法を学びたい
といった方にオススメです。
実際のコンペを例を挙げて、それぞれのコンペの内容について具体的に解説があります。
機械学習は前処理から特徴量生成、モデルの学習、評価、可視化など、様々な要素からなりますが、
それら一連の処理をまとめて行うパイプラインとして実装する方法も学べます。
表形式データ・画像データ・音声データの実データを直接扱う経験ができ、
実際のコンペでの上位入賞者のコードも紹介されていますので、
世界トップクラスの方のコードを動かしながら自分で体験しながら学ぶことができます。
（ただし計算量が多くなることもあるため注意が必要です。）
本書は、機械学習パイプラインの構築も学べ、
- Kaggleで上位入賞したい
- 他のコンペや実務でのデータ分析力を高めていきたい
あなたにオススメの１冊です。
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書)
画像コンペで必須の深層学習を使ったKaggleでの戦い方やノウハウが学べるようです。
著者が豪華ですね。
その他、テキストデータに対するコンペについて、
手を動かしながら学んでみたいあなたにはこちらもございます↓
Software Design (ソフトウェアデザイン) 2021年11月号 雑誌
![Software Design (ソフトウェアデザイン) 2021年11月号 [雑誌]](https://m.media-amazon.com/images/I/51FBG4us8xL._SL160_.jpg)
Kaggleで役立つ機械学習について、基礎から包括的に学ぶならこちらもございます↓
Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ
原著もございます↓
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (English Edition)
Kaggle for Beginners: with Kernel Code (English Edition)”]
Data Analysis and Machine Learning with Kaggle: How to win competitions on Kaggle and build a successful career in data science (English Edition)
The Little Book of Data Science Tricks: 100+ Techniques to Elevate Your Data Science Skills (English Edition)
というわけで、本記事では
- Kaggle の仕組みやコンペの流れはどうなってるの？
- Kaggle の機械学習ってどんな感じ？
- Kaggle で過去使われた手法など効率的に学べる？
といった、Kaggleを楽しむポイントについて、
Kaggle 初学者から中級者のあなたがサクッと身につけれるオススメの本をご紹介しました。
こちらもございます↓
機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門 (KS情報科学専門書)
機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム
Python 実践AIモデル構築 100本ノック
［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ
現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法”
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ)
kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門
ちなみに本書は、Kindle Unlimitedの登録することで、
- 無料で読むことが可能
です。
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↓こちらも無料で読めます
