はじめに
Kaggle書籍として2020年現在、鉄板というべき書籍があります。
（この記事を読みに来てくださった方はおそらく所有されていると思いますが）Kaggleで勝つデータ分析の技術です。
この書籍は本当に良い書籍で日本人Kagglerであれば必携、むしろ持っていないと不利にすらなり得る書籍です。
しかし、中身を覗いてみると
- 概念が難しすぎる
- コードが読めない
と感じられる方も多いと思います。というのも、この書籍の内容がしっかりと理解できれば、知識的にはKaggle Expert〜Kaggle Master相当のものが得られるほど、ボリューム満点であるためです。筆者はKaggle Master手前くらいですが、まだ完璧に理解できていない部分もあります。なので、その点は安心して良いと思います。
逆に「これからKaggleを始めるぞ」という方が通読して全てを理解する必要はないと思っています。流し読みしておいて辞書的に使うのが良いと思います。
解決策
解決策1. もう少し簡単な書籍に挑戦してみる
こちらも有名な書籍なのですが、もう少し簡単な書籍です。
もし、Kaggleで勝つデータ分析の技術は難しすぎて全然わからないという方で、まだ持っていない方にはおすすめです。
解決策2. わかる人に相談する
エンジニアは親切な方、教えることが好きな方は多いです。特にKaggleの日本人コミュニティであるKaggler-jaはすばらしいです。slackで誰でも質問できるので、ぜひ登録してみてください。
https://kaggler-ja-wiki.herokuapp.com/
Twitterでお気軽に私に相談していただいても良いです。
本書の内容であれば大体答えることができると思いますのでそれで直接回答しても良いですし、Kaggler-jaの雰囲気についての質問などもウェルカムです。Kaggleの相談なら大体乗れると思います。（チームでの参加のお誘いもウェルカムです）
解決策3. 書籍は一旦放置して、とにかくコンペに参加
この書籍の登場以前は、日本人Kagglerは日本語情報が少ない中、試行錯誤でコンペに取り組んでいました。後からこういった体系的にまとまった書籍が出てきたところで、知識を再確認しながら「良い書籍だね」と感想を述べています。
しかし、だからと言って「この書籍を教科書代わりに進めていくべきか？」という問いの答えがイエスかと言われると難しいです。
どちらかというと
- ある程度コンペに参加してから振り返って知識を整理する
- コンペに詰まったときに辞書として読む
といった使い方が向いているのだと思います。
「Kaggleは、専門書を読んだ理して勉強するより実践的に勉強できる」という部分が良いところだと思うので、Kaggleの書籍を読んで頭を悩ませてばかりでは本末転倒というk何時もあります。
解決策4. あらためてKaggleを勉強する必要性を考え直す
とても辛辣な解決策で申し訳ないです。みなさんがKaggleに取り組もうとする動機は様々だと思いますが、どうしても勉強が進まないのであれば、そもそもあなたにとってKaggleの必要性が薄いのかもしれません。
そういった意味で、もしKaggleを始めたきっかけがキャリアに関する悩みであれば、もう一度機械学習やデータ分析のキャリアについて俯瞰しても良いかもしれません。以下の二冊がおすすめです。（二冊目は私が書いた書籍で、宣伝です笑）
記事情報
- 投稿日：2020年10月11日
- 最終更新日：2020年10月11日