Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門(篠田 裕之)|翔泳社の本
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Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798165233
定価:
2,860(本体2,600円+税10%)
仕様:
A5・368ページ
分類:
データサイエンス
シリーズ:
AI & TECHNOLOGY

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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!

【本書の概要】
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。
データ分析や機械学習の一端に触れ、
実際に課題を解決するプロセスを体感できます。

【本書の対象読者】
・データサイエンティストを目指す学生
・データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方

【本書のポイント】
Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」「House Pricesコンペ」について、
分析の準備から結果の考察、そして精度を上げるプロセスを
ステップバイステップでコードとともに、わかりやすく解説しています。

【本書より扱うコンペの特徴:本書より抜粋】
・Titanicコンペの特徴
乗客ごとに性別や年齢、乗船チケットクラスなどのデータが、
生存したか死亡したかのフラグとともに与えられています。
生死に影響する属性の傾向をデータから分析して、
生死がわからない(予測用に隠されている)乗客について、
生死結果を予測することが目的です。

・House Pricesコンペの特徴
与えられるデータは、住宅ごとの築年数、設備、広さ、エリア、ガレージに入る車の数など、
79個の説明変数および、目的変数としての物件価格を含みます。
1460戸の学習データが与えられ、そのデータをもとにモデルを作成し、
1459戸の家の価格を予測します。

【著者プロフィール】
篠田 裕之(しのだ・ひろゆき)
広告会社で、ビッグデータを活用したメディアソリューション開発を行う。
データ分析やデータビジュアライゼーションに関するセミナー登壇、執筆多数。


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!

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!

【本書の概要】

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。データ分析や機械学習の一端に触れ、実際に課題を解決するプロセスを体感できます。

【本書の対象読者】

  • データサイエンティストを目指す学生
  • データ分析に興味はあるが、あまり経験や知見がないデータ分析の初学者の方

【本書のポイント】

Kaggleの初心者向けチュートリアル「Titanicコンペ」「House Pricesコンペ」について、分析の準備から結果の考察、そして精度を上げるプロセスをステップバイステップでコードとともに、わかりやすく解説しています。


【本書より扱うコンペの特徴:本書より抜粋】

・Titanicコンペの特徴

乗客ごとに性別や年齢、乗船チケットクラスなどのデータが、生存したか死亡したかのフラグとともに与えられています。生死に影響する属性の傾向をデータから分析して、生死がわからない(予測用に隠されている)乗客について、生死結果を予測することが目的です。

・House Pricesコンペの特徴

与えられるデータは、住宅ごとの築年数、設備、広さ、エリア、ガレージに入る車の数など、79個の説明変数および、目的変数としての物件売値を含みます。1460戸の学習データが与えられ、そのデータをもとにモデルを作成し、1459戸の家の売値を予測します。


【著者プロフィール】

篠田 裕之(しのだ・ひろゆき)

広告会社で、ビッグデータを活用したメディアソリューション開発を行う。データ分析やデータビジュアライゼーションに関するセミナー登壇、執筆多数。


※紙の書籍と電子書籍でレイアウトが異なります。

PROLOGUE Kaggleで実践的なスキルを体験しよう!
0.1 Kaggleの世界に飛び込んでみよう!

CHAPTER 1 Kaggleとは
1.1 世界中のデータサイエンティストが競い合うプラットフォーム
1.2 Kaggleにおけるメダル、称号
1.3 コンペに参加する流れ
1.4 コンペの種類
1.5 Kaggleコミュニティについて

CHAPTER 2 データ分析の手順、データ分析環境の構築
2.1 データ分析の手順・概要
2.2 データ分析の環境について
2.3 Jupyter Notebookによる対話的なデータ分析環境について
2.4 Anacondaの仮想環境を利用する(Windows)
2.5 pyenvの環境を利用する(macOS)
2.6 Kaggleの環境を利用する

CHAPTER 3 Kaggleコンペにチャレンジ1:Titanicコンペ
3.1 Kaggleを通して実際のデータ分析フローに触れる
3.2 Titanicコンペとは
3.3 データを取得する
3.4 データ分析の準備をする
3.5 データの概要を把握する
3.6 データを可視化する
3.7 前処理・特徴量の生成を行う
3.8 モデリングを行う
3.9 Kaggleに結果をsubmitする
3.10 精度以外の分析視点

CHAPTER 4 Kaggleコンペにチャレンジ2:House Pricesコンペ
4.1 より詳細なデータ分析へ
4.2 House Pricesコンペとは
4.3 データを取得する
4.4 ベースライン(ベンチマーク)を作成する
4.5 目的変数の前処理:目的変数の分布を確認する
4.6 説明変数の前処理:欠損値を確認する
4.7 外れ値を除外する
4.8 説明変数の確認:特徴量を生成する
4.9 ハイパーパラメータを最適化する
4.10 様々な機械学習手法によるアンサンブル
4.11 追加分析(1)統計手法による家のクラスタ分析を行う
4.12 追加分析(2)ハイクラスな家の条件を分析・可視化する

CHAPTER 5 さらなるデータサイエンス力向上のためのヒント
5.1 Kaggle Masterへの特別インタビュー(wrb0312さん)
5.2 KaggleでオススメのStarter Notebook
5.3 GCPのAI Platformによる分析手順

APPENDIX Kaggle Days Tokyo 2019 レポート
A.1 Kaggle Days Tokyo 2019
A.2 専業Kagglerの1年半&LANL Earthquake Prediction 3rd place solution

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最終更新日:2021年10月01日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 137
リスト3.63 下から2行目
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2021.10.01
1刷 143
下から3行目
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「Output」ファルダに出力されます
2020.10.14