実践 Data Science シリーズ Python ではじめる Kaggle スタートブック(ジッセンデータサイエンスシリーズ パイソンデハジメルカグルスタートブック)

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
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