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。
※無料試し読みができない参考書もあります。
IT・Web業界特化の転職サイト！
【マイナビIT AGENT】
【月額980円で読み放題！】
Amazon Kindle Unlimited
Contents
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 |
| レビュー (Amazon) | (308件) |
- 分析コンペとは?
- タスクと評価指標
- 特徴量の作成
- モデルの作成
- モデルの評価
- モデルのチューニング
- アンサンブル
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。
引用元：Amazonレビュー
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。
引用元：Amazonレビュー
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 |
| レビュー (Amazon) | (115件) |
- Kaggleを知る
- Titanicに取り組む
- Titanicの先に行く
- さらなる学びのために
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。
引用元：Amazonレビュー
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 |
| レビュー (Amazon) | (31件) |
- Kaggleとは
- データ分析の手順、データ分析環境の構築
- Kaggleコンペにチャレンジ1：Titanicコンペ
- Kaggleコンペにチャレンジ2：House Pricesコンペ
- さらなるデータサイエンス力向上のためのヒント
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。
引用元：Amazonレビュー
DMM WEBCAMP 
CodeCamp 
TechAcademy 
