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Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門

Pythonで動かして学ぶ!Kaggleデータ分析入門

篠田 裕之

翔泳社 / 2020-10-22

累計読者数3
平均ハイライト数 6件/人
推定読了時間 約7時間24分
star総合評価 48/100
trending_up後半加速型
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この本について

データ分析を始めた頃って、「モデルの精度が上がった理由がよく分からない」とか「そもそも検証方法の選び方が正しいのか…」みたいな、小さな不安がずっとつきまといますよね。僕もクロスバリデーションとホールドアウトの違いすら曖昧で、なんとなく雰囲気で回しては後で後悔することが多かったです。 この本は、まさにその部分を丁寧に埋めてくれます。例えば、データ量や処理時間で検証方法をどう切り替えるかが、具体的なシーン付きで書かれていて、「ああ、こういう時はホールドアウトで十分なんだ」と判断がしやすくなる。また、過学習と学習不足の境目をどう見極めるかも、感覚ではなく手順として説明されているので、仕事でモデルを作るときにも迷いが減ります。決定木の分岐の考え方やカテゴリ変数の扱いも、Pythonで実際に動かしながら理解できる構成なので、知識だけで終わらないのがありがたいです。 自分と同じように「Kaggleで学びたいけど、実務でも再現できる土台を作りたい」という人には特に刺さる一冊だと思います。

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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more

出版社による紹介

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。
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