PythonではじめるKaggleスタートブック(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]

PythonではじめるKaggleスタートブック(実践Data Scienceシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  初学者向けのＫａｇｇｌｅ入門書の決定版。Ｋａｇｇｌｅで勝つ準備をしよう！！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！

• 目次

  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

• 出版社からのコメント

  初学者向けのＫａｇｇｌｅ入門書の決定版！　サンプルコードの詳細解説でしっかり身につく。「Ｋａｇｇｌｅで勝つ」準備をしよう！

• 内容紹介

  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

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  石原 祥太郎(イシハラ ショウタロウ)
  ２０１７年東京大学工学部システム創成学科卒業。Ｋａｇｇｌｅ　Ｍａｓｔｅｒ。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。現在、株式会社日本経済新聞社でデータ分析に従事
  
  村田 秀樹(ムラタ ヒデキ)
  ２００４年北海道大学理学部数学科卒業。Ｋａｇｇｌｅ　Ｍａｓｔｅｒ。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。現在、専業Ｋａｇｇｌｅｒとして、２０１８年７月より活動している

• 著者について

  石原 祥太郎 (イシハラ ショウタロウ)
  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 (ムラタ ヒデキ)
  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

PythonではじめるKaggleスタートブック(実践Data Scienceシリーズ) の商品スペック