Kaggle(カグル)の勉強におすすめの本

本記事では、Kaggle(カグル)について学べるおすすめの参考書を紹介しています。

気になった参考書があれば、購入する前にAmazonの無料試し読みで内容を確認することをおすすめします。

表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。。なんてこともありますので。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

出版社	技術評論社
著者	門脇 大輔 / 阪田 隆司 / 保坂 桂佑 / 平松 雄司
発売日	2019/10/9
ページ数	424ページ

Boosting木にデータつっこんでパラメータチューニングするだけなら非プログラマでもできる時代です。
データサイエンティストとして、どういう点で勝負すべきかが学べる本です。

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Kaggleでのテーブルコンペのアプローチを体系的に学ぶことができます。Kaggleをすでにやっている人でも、これから始める初心者でも大変参考になると思います。

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実践Data Scienceシリーズ Pythonで始めるKaggleスタートブック

出版社	講談社
著者	石原祥太郎 / 村田秀樹
発売日	2020/3/19
ページ数	289ページ

KaggleのTitanic号の生存者予測の例題を元に、Kaggleのコンペに参加するには何が必要かを詳しく解説している本です。
カラーの図入りで詳しく説明されていて初学者にも分かりやすい内容になっております。
また各章ごとに著者2人による対談コラムが入っており、Kaggleの知識をどのように身につけたか、パラメータの調整はどのようにするか、などの考えを知ることができてタメになります。

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Kaggleとはどういったもので，どうすればいいのか，手順がやさしく解説されているので，Kaggleの最初に手にする本として最適だと思います．

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Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門

出版社	翔泳社
著者	篠田 裕之
発売日	2020/10/22
ページ数	368ページ

とても興味深く、実際にkaggleにサブミットするまで至りました！ありがとうございます。
自分にとっては、pythonの勉強の延長でしたが、実践的なフィールドを教えていただけて満足しています。

注文としては、notbookのためか、紹介されているコードのみで機械学習のresultsに辿り着けないのは、どうかなーと。
データフレーム名が上書きされていくのに、後になって上書きされていないdfのコードを利用していたり、その逆に、別名で整理した後のデータフレームが、もともとも名前で引用されたりします。
pythonとpandasの知識があれば、問題ありませんが、タイトルに謳っているほどには親切ではありません。

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