機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2020年3月版）｜カレーちゃん🍛専業kaggler｜note2018年6月末に公務員を退職し専業kagglerになり、2022年5月KaggleGrandMaster。 現在は、広告の効果予測の研究・開発をしています。 ChatGPTの本を執筆中。まもなく出ます。
0から始めるkaggle超初心者向け入門
はじめに 「kaggleって何？」という人が、 kaggleがなにかわかる（話が合わせられる） kaggleコンペに参加してみる（ノリ気になる） ためのお手軽説明です(｀・ω・´) Agenda kaggleとは？ データ分析のトレンドの変化 kaggleの仕組み なぜkaggleをやるの？ やってみた(｀・ω・´) 1. kaggleとは？ 世界最大の機械学習・データ分析のコンペを主催するプラットフォーム つまり データサイエンティストの世界最強を決める大会 kaggleの規模 ユーザ数: 50万以上 国: 190カ国以上 らしい(｀・ω・´) 2. データ分析トレンドの変化 理論（theory） ↓ 実践（practice） 昔 理解するのが大事（theory） 今 実践・役立つのが大事（practice） 実践を重視している具体例 kaggle コンペ ノウハウの共有（コード・ディス
はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました(TakingDataリベンジマッチ編) - yasuhisa's blog
先週末、はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました。丸一日、各自好きなKaggleのコンペに取り組んで、得られた知見を共有するという会です。 自分は以前TalkingDataというコンペに参加していたのですが、データサイズが結構大きく、一月くらいやってみたももの試行錯誤に四苦八苦してしまい、途中で離脱していました...。このハッカソンでは、そういったデータセットでも何とかできるようになろう!ということを目標にして参加しました。もちろん1日だけではさすがに時間が足りないので、ハッカソン前の10日くらいは定時後にちまちま作業をやっていました。 以下はハッカソン終了後に使った発表資料です。Kaggle上位の人にとっては当たり前のことしか書いてないかもしれませんが、社内でこういった知見をじわじわと貯めていくことが大事だと思っています。なお、ハッカソン終了後にAWSのでかいインスタンスを借りて
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