書評『Kaggleで勝つデータ分析の技術』 | Hippocampus's Garden
書評『Kaggleで勝つデータ分析の技術』December 29, 2020 | 5 min read | 1,131 views jabookdata-analysisはじめに 『Kaggleで勝つデータ分析の技術』（門脇大輔, 阪田隆司, 保坂桂, 平松雄司 著，技術評論社，2019年）を読んだので，まとめと感想を書きます． 本書は，Kaggleないしデータ分析コンペに関する書籍としてはおそらく邦訳を含めても日本初で，それまでKaggleのKernelやDiscussion，個人ブログなどに散在していたデータ分析の集合知や暗黙知を一冊にまとめることを試みた野心的な参考書です．分析コンペの経験がない初心者はもちろん，ある程度経験のある人でも知識を体系化したり抜け漏れを発見したりするのに役立つと思われます． 本書に関するブログ記事はすでに多数存在します．著者の一人である門脇氏は自身
月刊: Kaggleは役に立たない | threecourse's memo
Kaggle Meetupのネタにでも、ふわっとした文章を書いてみる。 個人の意見です＆ここ１－２年の状況変化は追えていないかも。 （追記：タイトルは「月刊競技プログラミングは役に立たない」という競プロ方面のネタから来ています） どうでもいい技術、どうでもいくない技術 Kaggleで勝つための技術を書き連ねてみる: Python, R, ライブラリの使い方 特徴量の作成 データについての考察、EDA モデルの使い方、パラメータチューニング 評価指標についての考察 DiscussionやWinner’s interviewを読む英語力 柔軟に作業や分析を回すためのクラス・ワークフロー・ログなどの実装 GCP, AWS, BigQueryといったサービスの運用 論文を読んで手法を参考にしたり実装したりする力 折れない心 改めてまとめてみると普通に学んで損のないものばかりな気がしてきた。 ただ、
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