- Kaggleの独学におすすめの書籍は…？
- 自身のレベルに合ったおすすめ本を知りたい…。
- Kaggleの使い方について解説された良書を知りたい。
このような悩みを解消すべく、本記事ではPythonユーザのためのKaggleおすすめ本を現役SEが独断と偏見で厳選して5冊ご紹介いたします。記事を読むことで、Kaggleの使い方や実践手法について体系的に学べる良書を効率よく知ることができるはずです。
【公式HP】https://www.bigdata-navi.com/
- AI・機械学習の案件を豊富に取り扱っている
- 高単価案件で収入アップを目指すことができる
- 週2,3日のリモート案件など柔軟な働き方を実現できる
- 業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる
＼ 簡単30秒で登録完了！ ／
目次
【現役SEが推薦】Kaggleのおすすめ本5選
本章では早速、Kaggleのおすすめ本を厳選してご紹介していきたいと思います。自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった書籍を選ぶようにしましょう。
おすすめ本【1】
「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。出典：Amazon
初学者向けのKaggle入門書です。引用部にある通り、「実際のコンペに参加できる状態」になるために必要な知識が一通り身につく内容となっています。Pythonのサンプルコードの詳細な解説もなされているので、安心して学習を進めることができるでしょう。
おすすめ本【2】
世界最大のデータ分析コンペサイトKaggle(カグル)に挑戦してデータ分析の基礎知識を身に付けよう! 出典：Amazon
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コンペへの取り組み方が紹介されているので一冊目に手に取る書籍としておすすめです。
おすすめ本【3】
テクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。出典：Amazon
コンペで必要なテクニックと事例が体系的にまとまった書籍です。実際のデータとコード例を通じて特徴量の作り方、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ノウハウが身につきます。Kaggleのコンペ参加を目指すPython中級者におすすめの書籍です。
おすすめ本【4】
コンペで試した技を、実務に応用する――そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。Kaggleマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。出典：Amazon
Kaggleで磨いた機械学習のノウハウが惜しげもなく紹介されています。Kaggleを学習ツールとして利用することの有用性やワクワク感が伝わってくる書籍なので、Kaggleを使って実践力を養おうと考えている方は実際に手に取って読んでみることをおすすめします。
おすすめ本【5】
データ分析競技のヒント、テクニック、ベストプラクティスを解説！出典：Amazon
Grandmasterの著者2人による様々なモデリング戦略のほか、これまでに蓄積されたテクニックやスキルが解説されています。Kaggle特有のヒントだけでなく、より一般的かつ実践的なテクニックも学ぶことができるので、Kaggleのランクを上げたい、データサイエンスのスキルアップを図りたい人におすすめの一冊です。
Kaggleについて書籍で独学する3つのメリット
本章ではKaggleについて書籍で独学するメリットをお伝えします。結論、以下3点が書籍で独学する大きなメリットだと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。書籍であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的にインプットする際に書籍での学習は特に役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
Kaggleについて書籍で独学する2つのデメリット
本章ではKaggleについて書籍で独学するデメリットをお伝えします。結論、以下2点が書籍で独学する大きなデメリットだと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
Kaggleについて効率的に学ぶために大切なこと
本章ではKaggleについて効率的に学ぶために大切なことを現役SE目線でお伝えいたします。結論、以下3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればメンターを見つけることができるサービスやQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので、オンラインと書籍の二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
まとめ：書籍学習でKaggleのイロハを知ろう！
ここまでKaggleのおすすめ本を現役SE目線で厳選して紹介してきました。記事で紹介した書籍はどれも良書なので、自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった書籍を選ぶようにしてください。本記事が自己成長に励む方のお役に立てたのなら幸いです。
【公式HP】https://www.bigdata-navi.com/
- AI・機械学習の案件を豊富に取り扱っている
- 高単価案件で収入アップを目指すことができる
- 週2,3日のリモート案件など柔軟な働き方を実現できる
- 業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる
＼ 簡単30秒で登録完了！ ／
