実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック

石原 祥太郎/村田 秀樹【著】

講談社（2020/03発売）

• サイズ B5判／ページ数 192p／高さ 24cm
• 商品コード 9784065190067
• NDC分類 007.63
• Cコード C3004

出版社内容情報

★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★

「基本をより実践的に!」学べるシリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！

・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！
・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。

【本書のサポートページ】

【実践Data Scienceシリーズ】
「基本をより実践的に!」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。
https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

【主な内容】
第1章　Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章　Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.

第3章　Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章　さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A　サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く

内容説明

初学者向けのＫａｇｇｌｅ入門書の決定版。Ｋａｇｇｌｅで勝つ準備をしよう！！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！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！

目次

第１章　Ｋａｇｇｌｅを知る（Ｋａｇｇｌｅとは；Ｋａｇｇｌｅで用いる機械学習　ほか）
第２章　Ｔｉｔａｎｉｃに取り組む（まずはｓｕｂｍｉｔ！順位表に載ってみよう；全体像を把握！ｓｕｂｍｉｔまでの処理の流れを見てみよう　ほか）
第３章　Ｔｉｔａｎｉｃの先に行く（複数テーブルを扱う；画像データを扱う　ほか）
第４章　さらなる学びのために（参加するコンペの選び方；初学者にお勧めの戦い方　ほか）
付録Ａ　サンプルコード詳細解説

著者等紹介

石原祥太郎［イシハラショウタロウ］
２０１７年東京大学工学部システム創成学科卒業。Ｋａｇｇｌｅ　Ｍａｓｔｅｒ。２０１９年４月に「ＰｅｔＦｉｎｄｅｒ．ｍｙ　Ａｄｏｐｔｉｏｎ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」コンペで優勝。２０１９年１２月には「Ｋａｇｇｌｅ　Ｄａｙｓ　Ｔｏｋｙｏ」でのコンペ開催にも携わる。２０１９年３月に公開したＱｉｉｔａのＫａｇｇｌｅ入門記事は１６００いいねを達成。現在、株式会社日本経済新聞社でデータ分析に従事

村田秀樹［ムラタヒデキ］
２００４年北海道大学理学部数学科卒業。Ｋａｇｇｌｅ　Ｍａｓｔｅｒ。２０１８年８月に「Ｓａｎｔａｎｄｅｒ　Ｖａｌｕｅ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ」コンペでソロゴールドメダル獲得（８位）。２０１９年６月に「ＬＡＮＬ　Ｅａｒｔｈｑｕａｋｅ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」コンペで３位入賞。Ｋａｇｇｌｅ入門者のために書いた同人誌の『Ｋａｇｇｌｅのチュートリアル』は累計２５００部を突破。現在、専業Ｋａｇｇｌｅｒとして、２０１８年７月より活動している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[kannkyo]

Kaggleの入門書。190ページと薄く、内容も平易。機械学習の知識をすでに有していれば30分くらいで読めるボリューム。とはいえ、「かぐるって何？」って疑問について最もわかりやすく解説してくれている本ではある。Kaggleに取り組む前にパラ読みしたい本。

2022/06/19

[Taizo]

通称「Let's Kaggle together 本」（※個人的感想）「Kaggleってなに？名前は聞いたことあるけど何すればいいの？」「ググったけど英語じゃん、よくわかんないからやーめた。」「かぐりたい気持ちはある、気持ちだけは負けない」と言った方々におすすめの超入門本。著者はKaggle界の王下七武海みたいな二人。この本読見ながら手を動かすだけで、Kaggleという大海原へと出港することができる。bon voyage

2020/07/18

[PenguinTrainer]

とりあえずデータ分析コンペに参加する方法、どういった点に個々の工夫が現れるのかが書かれている本。 知らないで無駄に複雑に処理をしてしまっていた内容が一つの組み込み関数でできるとかかれており、専業でkaggleに取り組まれている方は持っている情報が違うと感じた。 この本を理解すればコンペの入門課題で順位にのることができます。

2023/03/04

[suzuki]

某講座を受けた際にアカウント作成し放置していた機械学習コンペのサイトKaggle、やってみる気になったので初心者向けの本で復習。 とりあえず、本書を通じてサイト上の操作にも慣れて、Novice卒業できた。 本書は、サンプルコードで一通りの流れが学べる上、参考文献や記事も多数紹介されており、ステップアップする足掛かりになると思う。

2021/02/23

[やまと]

機械学習コンペティッションサイトKaggleの紹介本。初学者向けチュートリアルTitanicを例に、Pythonの書き方、投稿の仕方などを丁寧に解説している。Kaggleでよく使われるLightGBMやアンサンブル学習にも触れている。本書を参考にさっそくKaggleを使って、NoviceからContributorへとランクを上げることができた。2020年3月に出版されたばかりだが、Kaggleのメニューがもう出版時とは少し変わっている。それでも、著者が動画で変更点を解説しており、初学者にとってありがたい。

2020/09/14