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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 (KS情報科学専門書) 単行本（ソフトカバー） – ビッグブック, 2020/3/19

石原祥太郎 (著), 村田秀樹 (著)

135

すべての形式と版を表示

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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!
・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】
https://github.com/upura/python-kaggle-start-book

【実践Data Scienceシリーズ】
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

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本の長さ

192ページ
言語

日本語
出版社

講談社
発売日

2020/3/19
寸法

18.3 x 1 x 23.3 cm
ISBN-10

4065190061
ISBN-13

978-4065190067
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商品の説明

著者について

石原祥太郎
石原祥太郎(u++)
Kaggle Master(https://kaggle.com/sishihara)
・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
・日本経済新聞社でデータ分析に従事

村田秀樹
村田秀樹(カレー)
・Kaggle Master(https://kaggle.com/currypurin)
・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
・専業Kagglerとして,2018年7月より活動している

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2020/3/19)
発売日 ‏ : ‎ 2020/3/19
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 192ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4065190061
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4065190067
寸法 ‏ : ‎ 18.3 x 1 x 23.3 cm

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- - 9位データベースアプリケーション
- - 35位プログラミング入門書
- - 64位ソフトウェア開発・言語

カスタマーレビュー:
135

著者について

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石原祥太郎
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村田秀樹
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北海道大学理学部数学科卒業。2018年7月より「専業Kaggler」として活動しKaggle Masterの称号を獲得。執筆した同人誌の「Kaggleのチュートリアル」は3000部を突破。Kaggleなどデータサイエンスに関連する情報を発信する「regonn&curry.fm」というPodcastや、「元専業Kaggler カレーちゃん」チャンネルというYoutubeなど、Kaggleに関連する情報の発信を続けている。
著者ページでもっと見る

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あ

サンプルコードをそのまま「とりあえず提出」してみるのがおすすめ

2023年10月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

E資格を取得して次に何をすればよいかわからない状態でしたが、この本のおかげでkaggleを始めることができました。
私のような初学者はデータ前処理などの段階で躓きやすいのですが、この本のサンプルコードを「とりあえず提出」することで、コンペの参加から提出までの流れが簡単にわかります。
kaggleには様々なチュートリアルが用意されているので、submitを繰り返しながら少しずつ理解できるようになります。
kaggleの敷居がグッと低くなるとても良い本でした。

役に立った

わい

kaggleを進める中で立ち止まった時に、読み返してます。

2022年10月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

初心者が難しいと感じた時、次の段階を教えてくれる書籍だと思います。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

齊藤彰

もう少し踏み込んでほしかった。

2021年9月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

画像データやテキストデータの機械学習に関するイメージがほしかった。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ツバサテック

kaggleは知っているけど、やったことない人へ紹介したい

2020年3月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Kaggleをスタートした時に、どうしても出てくる
「メダルってどうやってとれるの？」「どうやってSubmitするの？」「どうやってすすめたら良いの？」ということが分かりやすく書いてます。

Pythonが分からないけど、機械学習の勉強でKaggleを始めたい人にはちょうど良いと感じます。
全ページカラーで、書かれておりコードのレビューも細かく書いているので、どういう動きをするコードなのか？というのを理解しながら進めることができます。

個人的に、良いと思った点としては、
対談形式で、
-kaggleを始めたきっかけ、良かったこと
-submitの楽しさ
-ベンチマークを作る
-単なる「可視化」ではない
-特徴量エンジニアリングが勝負を決める
-機械学習アルゴリズムの選び方
自己流のハイパーパラメータ調整のやり方
-Trust　CV
上記のようなテーマで話していて、「あーそうなんだ」と納得するものが多かったです。

また、テーブルデータだけでなく、画像データ、テキストデータにも触れているところも
ありがたかったです。

最後に、Kaggle本の学習の進め方としては、
超初心者向け「kaggleのチュートリアル」＊本著者の別本
初心者向け「PythonではじめるKaggleスタートブック」＊本著
初心者～中級者「Kaggleで勝つデータ分析の技術」　＊別著者

という位置づけだと思います。本書の「PythonではじめるKaggleスタートブック」は、ほんとに「kaggleは知っているけど、やったことない人」向けのベストな選択です。

26人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

まろくん

本の構成や文章がひどい

2024年3月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

オライリーの書籍でpythonや機械学習をざっと勉強し、本書でkaggleに挑戦する予定でした。
一言で言うなら、本の構成や説明にかなりの欠陥があると思います。
なぜ、この状態で出版されたのでしょうか？

いきなり「2.1節のサンプルコードを開き〜」など、唐突によくわからない曖昧な指示がとんできます。
一文説明を入れてくれれば間違いなくスムーズに進むような内容が、突然省略されたりすることでかなりストレスに感じます。
また、どんな進め方を想定した本なのかもよくわかりません。本書にはコードが抜粋されながら実行してみましょう！など書いていますが、エラーになります。
最初はライブラリなどのバージョンが原因か？と思いましたが、よくみると前提として必要なはずのコードがありません。もしやと思い巻末の付録にかかれたソースコードをみると、ここでは記載されていました。

何故中途半端に抜粋して進めていくのでしょうか？初学者は間違いなくエラーで進めないぞ？となり原因特定に無駄な時間を要するはずです。

上記のような構成、説明が非常に多く、かなりストレスです。
機械学習の知識の有無にかかわらず、構成、日本語に欠陥があるのであまりお勧めしません。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

Kaggleの入り口にはとても良い本。ただ前提知識は必要かも。

2020年7月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

AI、というか機械学習に興味を持ち座学を始め、Kaggleに興味を持ち出したけど何から始めれば良いかわからなかったので購入。
結論から言うと、「まずKaggleに触ってみる」という目的にはとても良いと思います。

ただ、内容は手取り足取りではないのでGitやPythonを知らない人は無理かも。加えて、機械学習の知識も無いと、本書で説明している流れや、内容の意味・意図はチンプンカンプンになると思います。

そういう意味で、決して知識ゼロの番人向けではありませんが、上記のような前提を踏まえれば、個人的には目的に沿った良い本でした。なにより、他に選択肢となる本が無いかなと。

よくを言えば、「じゃあ初心者がトライしてみるコンペは何か」というところまで導いてくれると良かったです。無理は承知ですが。

私はKaggleに取り組むにはまだレベルが足りないなと本書で痛感したので、別本の「データ分析100本ノック」に学習を進めることにしました。

12人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

く

データサイエンス初学者が読むのにベスト

2021年11月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ひらがなPythonでコードを学び、Kaggleスタートブックを読みました！初学者が読むのにちょうど良いです。自分のレベルに合っている教材だったので⭐️5つつけました

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

takayukiblue

Kaggleにアカウントを作ったけど困惑している人へ

2020年8月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Kaggleに興味を持ち、アカウント登録はしたものの、何をして良いのかさっぱりわからず本書を手に取りました。
結果は正解でした。

本書の構成ですが、Titanicの生存者分析において、最初は単純な分析から始まり、徐々に分析手法を取り入れていき、正解率を少しずつ上げていくという解説スタイルが非常に分かりやすかったです。

その他にも3つ事例を取り上げていますが、紹介程度に留まっており、Titanicのようにステップを踏んで正解率を上げていくという説明はありません。
この辺りは自分でスキルアップして取り組んでもらいたいということなのでしょう。

Kaggleを始めるにあたり、最初に読んだ本が「Kaggleで勝つデータ分析の技術」でしたが、データ分析手法に主眼をおいており私にはまだ難しかったため、より具体的なデータ分析手法に噛み砕いている本書は初心者向けとしては得るものが大きかったと思います。
もう少し実戦経験を積んだら「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の方も読み直してみようと思います。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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