Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門

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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• P.101　リスト3.24について

  本書のP.93にも記載していますが、
  最新のmatplotlibのバージョンの場合、リスト3.24でエラーが表示される場合があります。
  その場合、[["Age"]]を["Age"]に修正の上、実行してください。
  
  ------------------
  plt.hist((train_df[train_df['Survived']==0]['Age'].values,
  train_df[train_df['Survived']==1]['Age'].values),
  histtype='barstacked', bins=8, label=('Death', 'Survive'))
  ------------------