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Kaggleの学習でおすすめの本と動画(Udemy)【2022年最新】

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記事の内容


この記事では、Kaggleの学習でおすすめの良書と動画教材を紹介していきたいと思います。

Udemyのここがオススメ

  • 一ヶ月間は自由に返金することができるので、お試しで講座を受けられる。
  • 情報が古くなった場合には、著者が教材をアップデートしてくれることが多いので、初心者に優しい。

関連記事の紹介

初心者向け

Kaggleのチュートリアル第6版

最初の一冊にオススメです。
この本では、初学者の方を対象に、Kaggleの初学者向けのコンペであるタイタニックコンペの取り組み方を丁寧に説明します。
また、Kaggleでよく使われるLightGBMやpandas-profilingといったライブラリや、メダル獲得の条件なども丁寧に説明しています。

データサイエンスの森 Kaggleの歩き方

本書では、データ解析コンペティションを開催しているKaggleというサイトを紹介します。
Kaggle上で行われるコンペティションは、それぞれが1つのドラマです。
データの特性に関する議論や有効なソリューションの公開が行われると思えば、仮順位の推移を巡る駆け引きもあり、そして時には主催者側の問題で右往左往する参加者の姿が見られたりと、コンペティションの開催から終了まで続くお祭り期間中には、さまざまな人間模様を見ることができます。
この本では、Kaggleのコンペティションを通じて、そうしたデータサイエンティストたちの活動の実態を紹介しています。

中級者向け

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

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。
2冊目にオススメです。

Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門

本書はこれからデータ分析をはじめたいと思っている方や、Kaggleに興味のあるデータ分析の初心者に向けて、Pythonの実際のコードとともに丁寧に解説した書籍です。
データ分析で必要な一般的な知識とともに、Kaggleへチャレンジするフローや、Kaggleの初心者向けコンペへの取り組み方を紹介します。

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

本書はデータ分析コンペティション(分析コンペ)を開催する「Kaggle」で出された課題を通じて、機械学習やディープラーニング、アンサンブル、転移学習などを学ぶものです。
言語は機械学習に最適なPythonを使っています。
実際に公開されたコンペを題材にしていますので、実践的に学ぶことができます。

上級者向け

Kaggleで勝つデータ分析の技術

良書ではありますが、これからKaggleを始めたい人にはオススメできません。
深く学びたい人、上級者向けの本です。

Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ

本書は世界各国で出版・公開された書籍、「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」の翻訳書です。
豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げていきます。

交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。
モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的な実装と共に示されます。

動画

Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース|高評価現役講師が丁寧にレクチャー

今すぐ詳細を見てみる

■このコースのゴール

AI機械学習の基本的なプログラミング方法を習得し、さらに目標に向けて自発的に踏み出せるようになる。

■受講後にできるようになることの一例

  • Pythonの基本的なプログラミングができる
  • AI、機械学習とは何か基礎知識をもとに説明できる
  • 機械学習による予測モデルの作成フローを理解し、自分で作成できる
  • 自分に合ったKaggleのコンペを探し、参加できる
  • 今後の目標を立て、さらなるスキル習得に向けて自発的に踏み出せる

【Kaggleで学ぼう】Python と Keras で学ぶディープラーニング開発入門

今すぐ詳細を見てみる

ディープラーニングによるAI開発は普及期に突入し、さまざまな分野で応用が広がっています。
しかし、TensorFlow(テンソルフロー)ネイティブのAPIを使う実装は複雑で時間がかかるのが問題だと言われています。
そのため、Google社ではKeras(ケラス)というTensorFlowやTheano(シアーノ)などのディープラーニングライブラリのラッパーをTensoFlow本体に取り入れ、よりシンプルで高速に開発することを推奨しています。

このコースではこのKerasを用いたディープラーニングの実装にフォーカスし、環境構築からニューラルネットワークによる学習、ディープラーニングなどを学べます。
コースを終えると、あなたのアイデアをKerasを用いて短期間に実装できるようになります。

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プログラミングスクールに行きたい人には、この記事がオススメです

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