Kaggleについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介します。
Kaggleは、データサイエンスと機械学習のコミュニティプラットフォームです。世界中のデータ科学者が競技を通じてスキルを磨き、新しいデータセットや問題に挑戦します。企業や研究機関からの実際の問題がコンペティション形式で提供され、最適なモデルを開発することで賞金を獲得できます。また、教育資源が豊富で、初心者からプロフェッショナルまでデータサイエンス技術を学び続ける場としても最適。
まずはじめに、Kaggleがわかる本のおすすめ3選を紹介します。
さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本、最新の本、そしてオンライン講座3選を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト： Kaggleコンペティションに参加し、データサイエンスのスキルを磨きたい。
- 機械学習の学生・研究者： 実世界のデータセットを用いて機械学習モデルをトレーニングし、経験を積みたい。
- データ分析の初心者： データサイエンスの基本的な技術やツールを学び、実践的な経験を得たい。
- ITプロフェッショナル： キャリア開発の一環としてデータサイエンスの知識を深めたい。
- 教育者： 学生にデータサイエンスの実践的なトレーニングを提供したい。
- ビジネスアナリスト： データ駆動型の意思決定プロセスを学び、業務に応用したい。
- AIエンスージアスト： 最新の機械学習アルゴリズムやテクニックを実践的に学びたい。
- ソフトウェア開発者： データサイエンスプロジェクトに参加し、プログラミングスキルを拡充したい。
- プロダクトマネージャー： データサイエンスのプロジェクトを効果的に管理し、製品開発に応用したい。
- フリーランスのコンサルタント： データサイエンスの専門知識を持ち、クライアントに価値を提供したい。
あなたの興味関心にあった本やオンライン講座をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
Kaggleの本 おすすめ3選
Kaggleがわかる本のおすすめ3選について、書籍情報と評判・口コミを紹介します。
Kaggleで磨く 機械学習の実践力 実務xコンペが鍛えたプロの手順：諸橋政幸（著）
書籍情報
ポチップ
●Kaggleは楽しい!
Kaggleは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。
コンペで試した技を、実務に応用する――そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。Kaggleマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。
amazon.co.jp書籍情報より引用
しかし、本書を通じてお伝えしたいのは、何よりKaggleのワクワク感です!
評判・口コミ
The Kaggle Book データ分析競技 実践ガイド＆精鋭31人インタビュー：Konrad Banachewiczほか（著）
書籍情報
ポチップ
データ分析競技のヒント、テクニック、ベストプラクティスを解説！
amazon.co.jp書籍情報より引用
Grandmaster/Master 31人のインタビューも掲載。Kagglerの視点を学ぶ
◎ノートブック、データセット、ディスカッションフォーラムの活用を解説
◎モデルの評価指標、検証戦略、ハイパーパラメータ最適化について詳述
◎コンピュータビジョン、自然言語処理、シミュレーションなどもカバー
◎自身のポートフォリオを作成し、キャリアにつなげる方法を紹介
世界中の何百万人もの人々がKaggleに参加しています。
データ分析スキルを向上させ、素晴らしいコミュニティとネットワークを作り、キャリアアップに役立つ貴重な経験を得ようとしています。
本書では、Grandmasterの著者2人がさまざまなモデリング戦略のほか、これまでに蓄積されたテクニック、スキルを解説。
Kaggle特有のヒントだけでなく、より一般的なテクニックも学べます。
Kaggleのランクを上げたい、データサイエンスのスキルアップを図りたい、既存のモデルの精度を上げたい、といった方への格好の一冊です。
評判・口コミ
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：チーム・カルポ（著）
書籍情報
ポチップ
本書はデータ分析コンペティション(分析コンペ)を開催する「Kaggle」で出された課題を通じて、機械学習やディープラーニング、アンサンブル、転移学習などを学ぶものです。
言語は機械学習に最適なPythonを使っています。
実際に公開されたコンペを題材にしていますので、実践的に学ぶことができます。
さらにコンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介、データ分析はもとより、AIの基礎技術を学ぶ上でも大いに役立つことでしょう。
amazon.co.jp書籍情報より引用
出版社ポスト
Kaggleの名著・ロングセラー本
Kaggleについての名著やロングセラー本を、発売日が新しい順に紹介します。
Kaggleで勝つデータ分析の技術：門脇 大輔ほか（著）
書籍情報
ポチップ
Kaggleをはじめよう!
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。
最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。
これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。
特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。
amazon.co.jp書籍情報より引用
評判・口コミ
PythonではじめるKaggleスタートブック：石原祥太郎ほか（著）
書籍情報
ポチップ
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版!
★「Kaggleで勝つ」準備をしよう!★
初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく!
amazon.co.jp書籍情報より引用
・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ!
・充実の本音対談で、やさしくサポート!
・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。
評判・口コミ
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意：小嵜耕平ほか（著）
書籍情報
ポチップ
★最強最短の近道は、これだ!★
・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう!
amazon.co.jp書籍情報より引用
・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載!
評判・口コミ
最新のKaggleの本
近日発売予定や最近発売された最新のKaggleの関連書籍を、発売日が新しい順に紹介します。
4月に発売されるKaggleの関連書籍は見つかっていません。
Kaggleが学べるオンライン講座を次の章で紹介していますので、チェックしてみてください。
The Kaggle Workbook 著名コンテストに学ぶ！競技トップレベルの思考と技術：Konrad Banachewiczほか（著）
書籍情報
ポチップ
名高いコンペの解き方をたどる！
amazon.co.jp書籍情報より引用
ケーススタディと練習問題で実践力を養おう
世界中の何百万人もの人々がKaggleに参加し、さまざまなコンペティションで、より良い結果を得るためにしのぎを削っています。
本書は、そのためのスキルをより素早く身につけるのに役立つワークブックとして構成されています。
過去の代表的なコンペを取り上げ、どのように段階を踏んでソリューションを構築していくのかを解説します。
たとえば、ディスカッションを読み、ノートブックを再利用し、特徴量エンジニアリングやさまざまなモデルの訓練を見ていきます。
テーマによっては、基本的なソリューションから高度なものへと発展させていきます。各種トピックについて理解を深めるための練習問題も掲載されています。
どのような情報や知見、理論をもとにして、どのようなソリューションが導き出されたのか。
さまざまな手を尽くしながら競い合っていることもわかるでしょう。
Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門：篠田 裕之（著）
書籍情報
ポチップ
世界最大のデータ分析コンペサイトKaggle(カグル)に挑戦して、データ分析の基礎知識を身に付けよう!
本書はこれからデータ分析をはじめたいと思っている方や、Kaggleに興味のあるデータ分析の初心者に向けて、Pythonの実際のコードとともに丁寧に解説した書籍です。データ分析で必要な一般的な知識とともに、Kaggleへチャレンジするフローや、Kaggleの初心者向けコンペへの取り組み方を紹介します。
データ分析や機械学習の一端に触れ、実際に課題を解決するプロセスを体感できます
amazon.co.jp書籍情報より引用
【本書の対象読者】
・データサイエンティストを目指す学生
・データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方
評判・口コミ
Kaggle オンライン講座3選
オンライン学習プラットフォームUdemy（ユーデミー）で、Kaggleのオンライン講座を受講できます。
Udemyで人気のオンライン講座3選について、講座概要・対象学習者・学習内容をUdemy公式サイトより引用して紹介します。
Udemyの使い方をくわしく知りたい場合は、ブログ記事をごらんください。
豊富な演習問題とKaggle実践で身に付ける！『Python データ分析 & 機械学習 ～パーフェクトスターターコース』
講座概要
Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn & Kaggle ... データ前処理、分析、視覚化、さらに予想モデルの構築・評価まで。
初めて出会うデータセットへ即応できる力を付けましょう！
- 最終更新日：2024年1月
- 18.5時間のオンデマンドビデオ
対象学習者
- Pythonを用いたデータ分析に関心のある方（適切な手法を選択し、円滑に分析を進められるようになります）
- 機械学習を学びたい方（スターターコースとして非常に優れた内容となっています）
- データ処理の手法を身に付けたい方（数値のスケーリング、分類ラベルの変換の手法と意味を理解できます）
- 機械学習に至るまでの流れを学びたい方（探索的データ分析からscikit learnでのモデル作成、予測値の評価方法まで繰り返し実践して身に付けます）
- とりあえずPandasを学びたいとお考えの方（各種プロット、さらには機械学習まで進めましょう）
- PandasやMatplotlib、Seabornが今ひとつわからないという方（迷わなくて済むよう手法を統一しましょう）
- Scikit Learnの代表的なモジュールを学びたい方（機械学習モデル作成の流れの中で使うモジュールを厳選してご紹介します）
- Kaggleに挑戦したい方（難度の高いものは扱いませんが、いくつものデータセットを元に実践を繰り返します）
- 世の中に溢れるオープンデータセットを分析して遊びたい方（データ分析で新しい解釈や傾向を導き出しましょう。データに強くなりましょう）
- Pythonで何をしようかと迷っている方（データ分析・機械学習はPythonが代表的に活躍している分野です）
学習内容
- 新規データの読み込みから機械学習モデルの評価までの一連の流れ
- 機械学習に向けたデータの前処理 【Pandas, Scikit-learn】
- 探索的データ分析
- データの視覚化（グラフの作成）【Matplotlib, Seaborn】
- DataFrameの操作方法（Pandasが提供する主要な操作）
- Numpyの多次元配列の理解と扱い方
- 機械学習モデル 【scikit-learn】
- scikit-learnの幅広いモジュールの使い方
- 機械学習モデルの構築とそのモデルの評価
- Kaggleの利用方法（アカウント作成から notebook でのモデル作成まで）
- Jupyter notebook もしくは Google Colaboratory の使用方法
Udemy公式サイトで詳しくみる
豊富な演習問題とKaggle実践で身に付ける！『Python データ分析 & 機械学習 ～パーフェクトスターターコース』
学習期間の制限なし
30日間返金保証つき
Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース｜高評価現役講師が丁寧にレクチャー
講座概要
現役データサイエンティスト兼セミナー講師が作成した「Pythonによる機械学習プログラミング」の講座です。
初めて学ぶ方を対象に、一から必要なことを丁寧に紹介します。
基礎を学んだ後に「自発的に踏み出せるようになる」ことが講座のゴールです！
- 最終更新日：2021年8月
- 6時間のオンデマンドビデオ
対象学習者
- Pythonプログラミングを1から丁寧に学びたい方
- AI、機械学習の基礎を知りたい方
- Kaggleの使い方を学び、コンペに参加してみたい方
- 自分のペースでゆっくり学びたい方
- 基礎を学んだ上で、次の指針まで知りたい方
学習内容
- Pythonの基本的なプログラミング
- AI、機械学習の概要
- Kaggleの使い方、コンペの参加方法
- データ分析や機械学習のプログラミング方法
- スキルアップに向けて次に学ぶべき指針
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Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース｜高評価現役講師が丁寧にレクチャー
学習期間の制限なし
30日間返金保証つき
みんなのKaggle講座 -Pythonのコードと共にコンパクトに学ぶKaggleの始め方-
講座概要
データに関する課題を競うプラットフォームKaggleで、機械学習、データサイエンスを実践しましょう。
理論よりも体験を重視し、Kaggleの様々なテクニックを学んでいきます。
PythonとGoogle Colaboratoryを使用します。
- 最終更新日：2023年11月
- 3.5時間のオンデマンドビデオ
対象学習者
- Kaggleに興味があるけど、始め方が分からない方。
- Kaggleを通して機械学習、データ分析を学びたい方。
- ゲーム感覚でKaggleを楽しみたい方。
- 機械学習、データサイエンスの実績が欲しい方。
- 機械学習、データサイエンスによる問題解決力を身につけたい方。
- これまで学んだAI技術を何かに活かしたい方。
学習内容
- Kaggle全般の基礎的な知識を学びます。
- Kaggleの初歩的な課題に取り組む力が身に付きます。
- Kaggleの画面の見方、課題の提出方法を学びます。
- スコア向上のための基礎的な知識が身に付きます。
- Kaggleで本格的な課題に取り組むための下地が身に付きます。
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みんなのKaggle講座 -Pythonのコードと共にコンパクトに学ぶKaggleの始め方-
学習期間の制限なし
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Kaggle よくある質問と回答
Kaggleについて、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
Kaggleとは何ですか？
回答: Kaggleは、データサイエンスと機械学習のコミュニティで、オンラインのコンペティション、データセットの共有、公開されたコード（Kernels）、教育リソースなどを提供しています。
データサイエンティストや機械学習の専門家が実践的な問題を解決し、スキルを向上させるためのプラットフォームです。
Kaggleでできることは何ですか？
回答: Kaggleでは、データ分析や機械学習のコンペティションに参加でき、現実世界の問題を解決する経験を積むことができます。
また、他のユーザーがアップロードしたデータセットにアクセスし、自分自身のプロジェクトに利用したり、コミュニティのメンバーと知識を共有したりできます。
Kaggleのコンペティションに参加するメリットは何ですか？
回答: Kaggleのコンペティションに参加することで、実際のデータに基づく実践的な問題解決スキルを身につけることができます。
また、世界中のデータサイエンティストと競い合い、経験を共有することで、新しい技術やアプローチを学ぶことができます。
コンペティションでの高い成績は、キャリアの強化にも繋がります。
Kaggleでデータセットを見つけるにはどうすればいいですか？
回答: Kaggleのウェブサイトには「Datasets」セクションがあり、多様なトピックのデータセットが公開されています。
キーワード検索やカテゴリー別のフィルタリングを使用して、特定のトピックや必要なデータタイプを簡単に見つけることができます。
Kaggleで学ぶためのリソースはどのようなものがありますか？
回答: Kaggleは「Kernels」セクションで公開されたコードや解析例を提供しており、これらを通じて実際のデータサイエンスのプロジェクトを学ぶことができます。
また、コミュニティのフォーラムやディスカッションセクションでは、データサイエンスや機械学習に関する質問を投稿し、他のユーザーからのフィードバックやアドバイスを得ることができます。
さらに、Kaggleは「Kaggle Learn」を通じて、Python、機械学習、データ視覚化などの無料の教育コースも提供しています。
Kaggleのスキルが活かせる職種とは？
Kaggleは、データサイエンスと機械学習のコンペティションプラットフォームであり、世界中のデータサイエンティストや機械学習エンジニアがスキルを競い合い、問題解決能力を高める場です。
Kaggleに関する知識や経験を習得することで、以下のような仕事を担当することができます：
- データサイエンティスト:
- 企業や組織において、ビッグデータを分析し、有益なビジネスインサイトを抽出します。Kaggleでの経験は、実世界のデータセットに対する理解と、複雑なデータ分析問題を解決する能力を示します。
- 機械学習エンジニア:
- 機械学習モデルの開発、訓練、評価を行います。Kaggleコンペティションでの経験は、様々なアルゴリズムと技術を適用し、最適化するスキルを有していることを証明します。
- AIリサーチャー:
- 最新のAI技術の研究開発に従事し、新しいアルゴリズムやモデルを開発します。Kaggleでの成果は、先進的な研究プロジェクトに取り組む能力があることを示します。
- データアナリスト:
- データを収集、加工し、分析結果を通じて企業の意思決定を支援します。Kaggleで扱う多様なデータセットと分析技術の経験は、データアナリストとしての幅広いスキルを示します。
- BI（ビジネスインテリジェンス）エンジニア:
- データからビジネスに役立つ情報を引き出し、ダッシュボードやレポートを作成します。Kaggleでの分析経験は、データをビジネス価値に変換する能力を強化します。
- プロダクトマネージャー（AI/ML製品）:
- AIや機械学習を活用した製品やサービスの企画、開発を担当します。Kaggleでの経験は、AI技術の実用化に関する深い理解を持っていることを示します。
- 教育者/トレーナー:
- データサイエンスや機械学習の分野で教育やトレーニングを提供します。Kaggleでの成功は、教えるための実践的な知識と経験があることを示し、信頼性を高めます。
Kaggleに関する知識や経験は、データサイエンスや機械学習の分野でのキャリアにおいて非常に価値が高く、実践的な問題解決能力を持つことを企業にアピールできます。
また、Kaggleコンペティションでの成績は、履歴書や職務経歴書においても強力なアピールポイントになり得ます。
PR
まとめ
Kaggleについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、Kaggleがわかる本のおすすめ3選を紹介しました。
さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本、最新の本、そしてオンライン講座3選を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本やオンライン講座をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
本ブログサイトでは以下の記事も紹介しています。
