昨今の外出自粛要請を受け自宅に籠もる時間が増えたので、前々から興味があったYouTubeチャンネルを開設しました。 www.youtube.com 投稿動画 現時点で2本の動画を公開しています。 Kaggle NotebookのCommit方法（2020年4月3日時点） 1本目は、先月出版した『PythonではじめるKaggleスタートブック』*1のサポート動画です。Kaggleの一部のUIUXが4月2日ごろに変更されたことを受けて公開しました。書籍の弱点を動画で補っていく目的で、サポートサイト*2からもリンクを掲載しています。 Kaggle NotebookのCommit方法（2020年4月3日時点）をまとめた動画を公開しました。『PythonではじめるKaggleスタートブック』のサポート動画です。https://t.co/hfeqwrWnBv via @YouTube— u++ (@

※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

このたびご縁があり、Pythonを用いたKaggle入門書を講談社から出版する運びとなりました*1。現在デザインや校正などを進めている段階で、発売開始は2020年3月17日を予定しています。 https://www.amazon.co.jp/dp/4065190061 同人誌ながら累計2500部以上を売り上げている『Kaggleのチュートリアル』*2を執筆したカレーさんとの共著です。 私がQiitaに投稿した「Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～」*3と、カレーさんの『Kaggleのチュートリアル』を基にした書籍です。この2つのコンテンツを土台に、さらなる内容も盛り込みながら「初学者向けのKaggle入門書の決定版」を目指して執筆を進めています。 本書の前半では、初学者向けチュートリアルの「Titanic

10/9に技術評論社から、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」が出版されます（amazon）。 （ブログ主＝著者の一人の門脇です） gihyo.jp 多くの予約を頂いているようで大変有難いです。もし評価がひどくて多方面から矢が飛んで来たらどうしようと怖くなることもありますが、何だかんだで自信を持って出せる本に仕上がったと思っています。以下で、見どころや意図を紹介します。 目指したところ 私が目指したのは、テーブルデータについて「Kaggler（＝Kaggleの参加者）の暗黙知を明らかにする」ことです。一度整理したかったですし、なかなか綺麗にまとまっている資料はないようです。 CourseraのHow to Win a Data Science Competitionが比較的近いテーマですが、英語なのはともかく、動画での講義なので情報を整理するコストがなかなか高いですし、またこの講座とも違

注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習･データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が ｢どうやってKaggleを始めるか｣を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python､R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて､最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ