Kaggleは、データサイエンスと機械学習のコミュニティとして、多くのエンジニアやデータサイエンティストにとって重要なプラットフォームです。初心者から上級者まで、様々なレベルの学習者が利用するKaggleでは、データセットの提供や競技会の開催を通じて、実践的なスキルを身につけることができます。しかし、Kaggleで成功を収めるためには、基本的な知識から高度なテクニックまで幅広く学ぶ必要があります。そこで、本記事では、Kaggleでの学習をサポートするためのおすすめの書籍を、レベル別に紹介します。初心者に最適な入門書から、さらなるスキルアップを目指す中級者・上級者向けの専門書まで、Kaggleに関する幅広い書籍を取り上げます。これらの書籍を活用することで、Kaggleでの学びをより効率的かつ効果的に進めることができるでしょう。

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Kaggleの定番本

Kaggleを始めるにあたって、最初に手に取るべき定番の書籍を紹介します。これらの本は、Kaggleの基本的な使い方や、コンペティションで必要となるスキルの基礎を網羅しており、初心者から中級者まで幅広い層に対応しています。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

まず最初に紹介するKaggleの定番本は「Kaggleで勝つデータ分析の技術」です。

本書は、Kaggleコンペティションで成功するためのデータ分析技術を徹底的に解説しています。実際のコンペティションでの成功事例をもとに、データ前処理からモデル構築、チューニングに至るまでの具体的な手法が紹介されており、実践的なアプローチが特徴です。特に特徴的なのは、データ分析の基本的なフレームワークから、精度を向上させるための高度なテクニックまで幅広くカバーしている点です。データサイエンティストやデータ分析のスキルを高めたい人にとって、実務で使えるノウハウが満載の一冊です。理論だけでなく、実際のデータとコード例を通じて学べるため、Kaggleのコンペティション参加を目指す方に特におすすめです。

▼書籍概要

書籍名	Kaggleで勝つデータ分析の技術
対象者	中級から上級のデータサイエンティスト、データアナリスト。実務経験があり、基本的なデータ分析手法に精通している読者向けです。
ひとこと説明	データ分析コンペティションで必要な最新のテクニックと事例を整理し、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、実務で役立つ情報を提供します。分析コンペや実務で予測モデルの精度を上げたい方に最適です。
著者	門脇 大輔 (著), 阪田 隆司 (著), 保坂 桂佑 (著), 平松 雄司 (著)
発売日	2019/10/9
ページ数	424ページ
出版社	技術評論社
中身（目次）	第1章 分析コンペとは? 第2章 タスクと評価指標 第3章 特徴量の作成 第4章 モデルの作成 第5章 モデルの評価 第6章 モデルのチューニング 第7章 アンサンブル
読んだ人のクチコミ	・テーブルデータと時系列データに特化した内容が網羅的で、実務とコンペの違いを理解できました。アンサンブル手法も詳しいです。 ・初心者向けではないが、実践的な応用編が面白い。再読する価値があり、モデルの比較が勉強になりました。 ・Kaggle初心者には少し難しいが、基礎を学んでから読むと役立つ。コンペ以外でも活用できる内容で理解しやすいです。 ・機械学習の精度向上に役立つテクニック集としておすすめです。

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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

Kaggleの定番本で2冊目に紹介するのは「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」です。

※機械学習について学びたい人は「機械学習・ディープラーニングのおすすめ本11冊+α！(初心者〜中級者向け)」もおすすめです^^

本書は、データサイエンスの分野で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における実践的な機械学習の技術を紹介します。著者である諸橋政幸氏は、Kaggleマスターの称号を持ち、多数のコンペで高い評価を得ています。特徴量エンジニアリングやモデルチューニングなど、実務でも役立つ最新の手法とテクニックを具体的な事例を交えて解説しており、データ分析初心者から経験者まで幅広い層に役立つ内容となっています。

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	データ分析や機械学習に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト、またはKaggleのコンペティションに参加してみたい初心者から上級者までを対象としています。実務での応用を目指すプロフェッショナルにも適しています。
ひとこと説明	Kaggleの実践ノウハウを伝えつつ、そのワクワク感を共有します。コンペでの技術を実務に応用する方法を、Kaggleマスターの著者が詳しく解説しています。
著者	諸橋 政幸 (著)
発売日	2022/6/3
ページ数	376ページ
出版社	リックテレコム
中身（目次）	1 実務に必要なスキルとは 2 Kaggleの概要 3 Kaggleを学習ツールに 4 ベースライン作成 5 特徴量エンジニアリング 6 モデルチューニング 7 2値分類のコンペ 8 回帰問題のコンペ 9 データサイエンティストの未来
読んだ人のクチコミ	・Kaggleの「宇宙船タイタニック号」コンペの進め方が丁寧に解説され、実務にも応用できる内容が多い。バリデーション設計の理解が深まる。 ・Kaggle初心者でも、試行錯誤の過程が詳細に示されており、実務にも役立つ解説がされている。理論を実践に生かす手法が学べる。 ・データ分析の具体的な壁とその解決法が、Kaggleコンペを通じてリアルに描かれている。実務への応用が見える良書で、特にデータサイエンティスト志望者に最適。 ・Titanicコンペをベースにした実践的な説明が魅力。視覚的に理解しやすく、データ分割のOK/NGパターンも示されていて、初心者にも親切な内容。

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

Kaggleの定番本で3冊目に紹介するのは「実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック」です。

※Pythonについては「現役エンジニアが厳選！Pythonのおすすめ本・参考書」もおすすめです^^

本書は、Kaggleのコンペティションを通じて実践的な機械学習スキルを磨くための入門書です。Kaggleとは何かから始まり、実際に「Titanic」データセットを使った具体的な解析プロセスを段階的に解説しています。特徴量の作成、探索的データ分析、アンサンブル手法など、実務でも役立つテクニックが豊富に含まれており、初学者から中級者まで幅広く対応しています。Kaggle Masterの著者が自身の経験をもとにまとめた実践的な内容で、データサイエンスにおける即戦力を身につけることができます。

▼書籍概要

書籍名	実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
対象者	機械学習やデータサイエンスに興味がある初学者から中級者まで。Pythonの基本的な知識があるとより理解が深まります。
ひとこと説明	初学者向けにKaggleコンペティションの参加方法を詳細に解説し、実践力を高めるための入門書。
著者	石原 祥太郎 (著), 村田 秀樹 (著)
発売日	2020/3/19
ページ数	192ページ
出版社	講談社
中身（目次）	第1章 Kaggleを知る 第2章 Titanicに取り組む 第3章 Titanicの先に行く 第4章 さらなる学びのために
読んだ人のクチコミ	・Kaggle初心者に最適な入門書。Titanicコンペを例に、Pythonや投稿方法を丁寧に解説。短時間で読めるが、Kaggleの基本がよく理解できる。 ・E資格取得後の次のステップに最適な本。データ前処理からコンペ参加まで、流れがわかりやすく、Kaggleの敷居が低くなった。 ・Kaggleの基本操作や分析手法が、Titanicコンペを通じて丁寧に解説されている。初心者が手を動かしながら学ぶには良い一冊。

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初心者向けのKaggleおすすめ本

Kaggleに初めて挑戦する初心者に最適な書籍を紹介します。これらの本は、データサイエンスや機械学習の基礎知識からスタートし、Kaggleの環境に慣れるためのステップバイステップのガイドを提供します。簡単な実践例や演習問題を通じて、基本的なスキルを身につけることができます。

Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門

最初に紹介する初心者向けのKaggleおすすめ本は「Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門」です。

本書は、Kaggleコンペに参加するための初学者向け入門書です。著者の篠田裕之氏が、具体的なサンプルコードを使ってKaggleの基本から実践的なテクニックまでを丁寧に解説しています。TitanicやHouse Pricesといった実際のコンペデータを使用し、データ分析の流れを体験しながら学べる内容です。データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデリング、結果の提出までを一貫して学べるため、初心者でも着実にスキルを身に付けることができます。さらに、Kaggle Masterのインタビューやコンペの裏話も収録されており、Kaggleの魅力を余すところなく伝えています。

▼書籍概要

書籍名	Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門
対象者	初学者から中級者。特に、Kaggleコンペに興味があり、Pythonを用いたデータ分析を学びたい人。
ひとこと説明	データ分析初心者向けに、Kaggleのチュートリアル「Titanic」や「House Prices」を用いて、Pythonコードと共に分析プロセスを解説。実践的な知識が得られる一冊です。
著者	篠田 裕之 (著)
発売日	2020/10/22
ページ数	368ページ
出版社	翔泳社
中身（目次）	PROLOGUE Kaggleで実践的なスキルを体験しよう! CHAPTER 1 Kaggleとは CHAPTER 2 データ分析の手順、データ分析環境の構築 CHAPTER 3 Kaggleコンペにチャレンジ1：Titanicコンペ CHAPTER 4 Kaggleコンペにチャレンジ2：House Pricesコンペ CHAPTER 5 さらなるデータサイエンス力向上のためのヒント
読んだ人のクチコミ	・データ分析初心者向けに、Kaggleの「Titanic」や「House Prices」を使ってステップバイステップで解説。基礎から学べて非常に参考になった。 ・Kaggleの環境設定から課題提出まで詳しく解説されていた。 ・Kaggle初心者の自分でも、実践的な分析手法が学べる一冊。データ分析の流れを理解するのに役立ちました。 ・Pythonの基礎があれば、環境構築からコンペ参加まで具体的に学べる良書。初心者でも挑戦しやすくモチベーションが高まる。

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データサイエンスの森　Kaggleの歩き方

初心者向けのKaggleおすすめ本で2冊目に紹介するのは「データサイエンスの森　Kaggleの歩き方」です。

本書は、Kaggleを初めて使う方から上級者までを対象にしたガイドブックです。データ解析コンペティションプラットフォームKaggleの概要、コンペティションへの参加方法、ノートブックの使いこなし方などを詳しく解説しています。また、実際のコンペティションの事例も豊富に取り上げ、データサイエンティストたちの活動の実態やKaggleでの交流方法についても紹介しています。実務に役立つテクニックも多数掲載されており、データサイエンスを深く学びたい方に最適の一冊です。

▼書籍概要

書籍名	データサイエンスの森　Kaggleの歩き方
対象者	初心者から上級者まで データサイエンティストを目指す方 Kaggleに興味があるエンジニア
ひとこと説明	Kaggleの概要やコンペ参加法を解説し、データサイエンティストたちのドラマティックな活動を紹介。本書でKaggleの実態を学び、コミュニティとの交流方法を知ることができます。
著者	坂本 俊之 (著)
発売日	2019/10/22
ページ数	224ページ
出版社	シーアンドアール研究所
中身（目次）	CHAPTER 01 Kaggleとは CHAPTER 02 はじめてのKaggle CHAPTER 03 ノートブックを使いこなそう CHAPTER 04 Kaggleにおけるコンペティション CHAPTER 05 Kaggleマスターへの道
読んだ人のクチコミ	・Kaggleの仕組みを一から丁寧に説明してくれるので、初めての人でも安心して取り組めます。内容も適切でわかりやすいです。 ・OptunaやGridSearchなどのツールも紹介。Kaggleの使い方が整理されていて、無駄なく学習が進む本です。 ・Kaggleの情報が整理されていて、初心者が手順を理解するのに役立ちました。ただし、経験者には少し物足りないかもしれません。

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kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門

初心者向けのKaggleおすすめ本で3冊目に紹介するのは「kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門」です。

本書は、Kaggleで上位に入るためのデータ解析手法を学べる一冊です。実際のデータを使用した具体的な例を豊富に取り入れ、特徴量の作成やバリデーション、パラメータチューニングなど、実践的な技術を詳細に解説しています。初学者から中級者まで、Kaggleコンペティションでの成功を目指すすべての人に役立つ内容です。さらに、コンペで役立つテクニックやポイントが多く含まれており、実務でのデータ解析スキル向上にも最適です。

▼書籍概要

書籍名	kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門
対象者	初心者から中級者 Kaggleに興味があり、実際にコンペティションに参加したい人 実務でのデータ解析スキルを向上させたい人
ひとこと説明	探索的データ解析の入門書で、Kaggleコンペで上位に入るためのカギとなる技術を解説。基礎から実践的な分析手法まで、初心者にもわかりやすく紹介しています。
著者	田邉　正幸 (著)
発売日	2020/3/26
ページ数	79ページ
出版社	–
中身（目次）	1 探索的データ解析の概要 2 データの意味と種類を知れば道が決まる 3 クリーニングでゴミを取り除け 4 データ分析は切り口が全て！ 5 データ分析手法 基本の6パターン
読んだ人のクチコミ	・基本がしっかり押さえられ、Kaggleへの取り組みだけでなく、分析の第一歩を自信を持って踏み出せる一冊。 ・データの特徴を掴むための視点が足りないと気づかせてくれる本。基本的な手法が理解でき、初級者から中級者に成長できる内容。 ・ネットでは得られないデータ分析の手順や視点が学べる貴重な本。可視化だけでなく、分析全体の流れが理解できる。

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Kaggleのチュートリアル第５版

次に紹介する初心者向けのKaggleおすすめ本は「Kaggleのチュートリアル第５版」です。

本書は、データサイエンスにおける競技プラットフォーム、Kaggleの最新チュートリアル第5版です。初めてKaggleに挑戦する人から経験者まで幅広く対応した内容で、Kaggleの基本操作からデータ分析手法、コンペティションでの実践テクニックまでを網羅しています。特に、実務に役立つPythonコードの実例や、問題解決のためのステップバイステップのアプローチが魅力です。また、データの前処理やモデルのチューニング、アンサンブル手法など、実践的なテクニックも詳しく解説されており、データ分析のスキルを深めるのに役立つ一冊です。Kaggleでのコンペティションや実務でデータ分析のスキルを高めたい方におすすめです。

▼書籍概要

書籍名	Kaggleのチュートリアル第５版
対象者	中級者以上のデータ分析経験者、またはKaggleに挑戦したい初心者
ひとこと説明	Kaggleのタイタニックコンペを題材にデータ解析の基礎を学べる内容で、実践的な経験談も豊富に収録されています。
著者	カレーちゃん (著)
発売日	2021/11/5
ページ数	135ページ
出版社	–
中身（目次）	第1章 Kaggleについて 第2章 コンペのページの翻訳など 第3章 まずは、サブミットしてみる 第4章 タイタニックデータの概要 第5章 LightGBMでのタイタニック付録
読んだ人のクチコミ	・AI初心者に最適な本。タイタニック号の分析を通じて、Pythonでのデータ処理とKaggleノウハウが学べます。 ・Kaggleのタイタニック分析を具体的に解説。lightGBMを用いた実践的なアプローチとメダル取得体験があり、初心者におすすめ。

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中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本

すでにKaggleの基礎を理解している中級者や、さらなるスキルアップを目指す上級者に向けて、より専門的な内容を扱った書籍を紹介します。これらの本では、高度な機械学習アルゴリズムやデータ解析技術、実際のコンペティションでの戦略など、実践的な知識を深めることができます。

Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意

まず最初に紹介する中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本は「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」です。

本書は、Kaggleの機械学習コンテストを通じて深層学習の実践的なスキルを習得できる内容です。著者たちは、画像処理や自然言語処理の具体的な例を用いながら、効果的なモデルの構築方法やデータの取り扱い方を丁寧に解説します。また、Kaggleでの競技経験をもとに、スコアを上げるためのノウハウや、実際のコンテストで直面する課題への対処法についても詳述しています。実務に直結する知識を得たいエンジニアに最適です。

※自然言語処理を詳しく学びたい人は「自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング〜BERT、Python、機械学習〜」も参考にしてください^^

▼書籍概要

書籍名	Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
対象者	データサイエンスや機械学習の基本を理解している中級者以上のエンジニアや研究者を対象としています。特に、Kaggleでの実践経験を通じてスキルを向上させたい方におすすめです。
ひとこと説明	深層学習の実践的スキルを、画像や自然言語処理のコンテストを通じて素早く習得。レジェンドの経験に基づくノウハウも豊富に紹介。
著者	小嵜 耕平 (著), 秋葉 拓哉 (著), 林 孝紀 (著), 石原 祥太郎 (著)
発売日	2023/2/2
ページ数	224ページ
出版社	講談社
中身（目次）	第1章 機械学習コンテストの基礎知識 第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 第3章 画像分類入門 第4章 画像検索入門 第5章 テキスト分類入門
読んだ人のクチコミ	・社内向けの深層学習ソフト開発で知っている内容も多かったが、端的な説明が理解を深めた。 ・現場担当者が自ら試行錯誤するのがベストと考えている人にとって、実践的なアイディアが得られる。 ・入門書を学んだものの実践に迷っている人には良い参考書になるが、理論説明が少ないので他で学んでいることが条件。 ・Kaggleのよく使われるテクニックやセオリーが実践的にまとめられており、実業務で精度を上げるためのノウハウが大変役立った。

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Kaggleコンペティション チャレンジブック

次に紹介する中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本は「Kaggleコンペティション チャレンジブック」です。

本書は、Kaggleのコンペティションを通じて機械学習の実践スキルを身につけるための実用書です。Pythonを使用したデータ分析の基本から始まり、表形式データや音声データ、画像データを扱うコンペティションでの具体的なアプローチを詳細に解説しています。各章では、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの構築と評価に至るまで、ステップバイステップで進行。特にXGBoostやLightGBM、CNNなどの最新技術を活用し、実際のコンペティションでの経験を元にした実践的なアドバイスが満載です。Kaggle初心者から中級者まで、実際のデータサイエンス業務に応用できる知識が豊富に詰まった一冊です。

▼書籍概要

書籍名	Kaggleコンペティション チャレンジブック
対象者	Pythonと機械学習の基礎を理解している中級者以上のデータサイエンティストやエンジニアを対象としています。特に、Kaggleのコンペティションに参加し、実践的なスキルを習得したい方に最適です。
ひとこと説明	Kaggleのコンペを通じて機械学習を学べる入門書。表形式データ、音声、イメージデータのコンペに基づく実践的な手法を解説し、Pythonコードでモデル性能を向上させる方法を紹介。
著者	Jung Kweon Woo (著), 巣籠悠輔 (監修), 金重明 (翻訳)
発売日	2020/12/28
ページ数	384ページ
出版社	マイナビ出版
中身（目次）	CHAPTER 0 準備編 CHAPTER 1 Pythonと機械学習 そしてKaggle CHAPTER 2 サンタンデール・商品推薦 コンペティション CHAPTER 3 TensorFlow 音声認識 コンペティション CHAPTER 4 ポルトセグロ・安全ドライバー予測 コンペティション CHAPTER 5 ステートファーム・散漫なドライバー検知 コンペティション
読んだ人のクチコミ	・機械学習の手法を学んだ後に読むと、Kaggle上位者のアプローチが理論通りであることが分かる。特徴量エンジニアリングの重要性が再認識できた。 ・本書で学んだアプローチは、定番手法の組み合わせで高順位に挑戦できることが分かる。過去のコンペの具体例が実践的で役立つ。 ・Kaggleの複数のコンペを通じて、現実的なデータ分析手法を学べる良書。理論と実践のバランスが取れており、挑戦する意欲が高まった。

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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

中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本で3冊目に紹介するのは「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」です。

本書は、Kaggleのコンペティションを通じて機械学習とデータ分析のスキルを実践的に学べる内容です。Pythonを使用したデータ前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの作成と評価方法など、Kaggleで求められる技術をステップバイステップで解説しています。具体的なコンペの例として、住宅価格予測や画像分類、時系列データ解析などを取り上げ、それぞれの課題に対する最適なアプローチを詳述しています。さらに、上位入賞者のテクニックや、実務で役立つアドバイスも満載です。機械学習の理論だけでなく、実際のコンペでの応用力を高めたいエンジニアに最適な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	Pythonと機械学習の基礎を理解している中級者以上のデータサイエンティストやエンジニアを対象としています。特に、Kaggleのコンペティションに参加し、実践的なスキルを習得したい方におすすめです。
ひとこと説明	Kaggleの実際のコンペティションを用いてデータ分析と機械学習を学ぶ実践的なガイドです。コンペ参加からモデル提出までの流れや、上位者のテクニックを詳しく解説し、スキルアップを効率的にサポートします。
著者	チームカルポ (著)
発売日	2020/8/18
ページ数	473ページ
出版社	秀和システム
中身（目次）	1章 逆引き「Kaggleのすべて」 2章 分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル 3章 回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測 4章 画像認識コンペで多層パーセプトロン(MLP)を使う 5章 画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装する 6章 学習率とバッチサイズについての考察 7章 一般物体認識で「アンサンブル」を使う 8章 転移学習からのファインチューニング 9章 時系列データをRNN(再帰型ニューラルネットワーク)で解析する
読んだ人のクチコミ	・Kaggleの具体的なコンペを題材にしているので、実践的なスキルを学ぶことができた。特に、データ前処理とモデル構築の手順が詳しく書かれている点が良かった。 ・機械学習の基礎から前処理の意味まで詳しく説明されており、理解しやすい。最新のトレンドも知りたかったが、基礎が多め。 ・画像認識技術をしっかり学べ、ディープラーニングの基礎と合わせてコンペ参加の準備が整う良書。

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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

中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本で4冊目に紹介するのは「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」です。

本書は、Kaggleのデータ分析競技を通じて実践的なスキルを習得できる内容です。著者はKaggleのGrandmasterであり、10年以上の経験をもとに、データセットの整理、ノートブックの活用、ディスカッションフォーラムの利用など、Kaggleで成功するためのテクニックとベストプラクティスを詳細に解説しています。さらに、Kaggleのトッププレイヤー31人のインタビューを通じて、彼らの思考法や戦略を学ぶことができます。コンピュータビジョンや自然言語処理、ハイパーパラメータ最適化など、多岐にわたるテーマが網羅されており、実務での応用も視野に入れた内容となっています。データサイエンスのスキルを磨きたいエンジニアにとって、非常に有益な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	Pythonや機械学習の基礎を理解している中級者以上のデータサイエンティストやエンジニアを対象としています。特に、Kaggleのコンペティションで実践的なスキルを磨きたい方に最適です。
ひとこと説明	データ分析競技のテクニックやベストプラクティスを解説し、Grandmasterのインタビューも収録。Kaggleでスキルを向上させる方法を学べる一冊。
著者	Konrad Banachewicz (著), Luca Massaron (著), 株式会社クイープ (翻訳)
発売日	2023/2/21
ページ数	456ページ
出版社	インプレス
中身（目次）	第1章 Kaggleと他のコンペティション―経緯、仕組み、意義 第2章 Kaggle Datasetsでデータを整理する 第3章 Kaggle Notebooks 第4章 ディスカッションフォーラムを活用する 第5章 コンペティションのタスクと指標 第6章 よい検証を設計する 第7章 テーブルコンペティションでのモデリング 第8章 ハイパーパラメータ最適化 第9章 ブレンディングとスタッキングによるアンサンブル 第10章 コンピュータビジョンのモデリング 第11章 自然言語処理のモデリング 第12章 シミュレーションと最適化のコンペティション 第13章 自分のプロジェクトとアイデアのポートフォリオを作成する 第14章 キャリアアップの機会を見つける
読んだ人のクチコミ	・入門を終えた人向けで内容は難しめ。インタビュー形式で学べる部分は有益で、目次を見てから購入が推奨される。 ・Kaggleの基礎から分析プラットフォームの使い方まで説明。データサイエンスの技術向上を目指す人に適している。 ・トップランカーのインタビューもあり、具体的なエールが楽しく読めました。

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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［機械学習・深層学習の実例と練習問題］

次に紹介する中級者〜上級者向けのKaggleおすすめ本は「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［機械学習・深層学習の実例と練習問題］」です。

本書は、Kaggleの著名なコンペティションを通じて、競技トップレベルの思考と技術を学ぶための実践書です。具体的なコンペ事例として、Porto Seguro’s Safe Driver Prediction、Makridakisコンペティション、Cassava Leaf Disease Classification、Google QUEST Q&A Labelingを取り上げ、各コンペで優勝したソリューションや評価指標、データ処理手法などを詳細に解説しています。さらに、トッププレイヤーのインタビューも収録されており、彼らの戦略や思考法を学ぶことができます。実践的なケーススタディと練習問題を通じて、実際に手を動かしながらスキルを磨くことができる一冊です。

▼書籍概要

書籍名	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［機械学習・深層学習の実例と練習問題］
対象者	Kaggleの基本的なプラットフォームやデータサイエンスの基礎を理解している中級者以上のデータサイエンティストやエンジニアを対象としています。特に、実際のコンペティションを通じてスキルを高めたい方に最適です。
ひとこと説明	Kaggleの名高いコンペティションの解法をケーススタディと練習問題を通じて解説。実践的なスキルを迅速に習得し、効果的なソリューション構築方法を学べます。
著者	Konrad Banachewicz (著), Luca Massaron (著), 株式会社クイープ (翻訳)
発売日	2023/10/19
ページ数	160ページ
出版社	インプレス
中身（目次）	第1章 最も有名な表形式データのコンペティション 第2章 予測精度と不確実性に関するコンペティション 第3章 ビジョン・コンペティション 第4章 自然言語処理コンペティション
読んだ人のクチコミ	・Kaggleの具体的なコンペ事例を通じて、実践的なスキルを学べたのが良かったです。特に、LightGBMやDNNの詳細な説明が役立ちました。 ・トッププレイヤーのインタビューが非常に参考になり、彼らの戦略や思考法を学ぶことで、自分のスキル向上に繋がりました。 ・多様なデータセットを使った実践的なアプローチが豊富で、実務に直結する内容が多く、非常に有益でした。

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