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【9分で分かる書評】Kaggleで勝つデータ分析の技術! 

スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん
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この動画では「Kaggleで勝つデータ分析の技術」について紹介していきます!
amzn.to/3nUD6Jq
データの前処理、特徴量作成、モデリング、評価などを学ぶのに非常にオススメな書籍なんです。
Kaggleというのは世界的に有名なデータ分析コンペで世界中のデータ分析の猛者が日々しのぎをけずっています。
コンペとはいっても参加するのには複雑な手続きなどはいらず誰でも簡単に参加できるので、初心者の方がデータ分析のスキルを身に着けていくのにうってつけの場です。
そんなKaggleには称号というものがあり、コンペで優秀な成績をおさめると一定の基準でグランドマスターやマスターなどの称号が与えられます。
それらの称号を得ている人たちが共著で執筆したのが、この「Kaggleで勝つデータ分析の技術」なんです。
ただ注意しておいて欲しいのがこの書籍はあくまでKaggleコンペでのデータ分析に特化しているということ。
コンペではある程度整形されたデータが提供され、分析課題も決まっています。
実務のデータ分析では、そもそも課題の洗い出しからデータ分析に値する課題設定と目的の明確化、そしてデータ取得、現場への導入など前処理・モデリング・モデル評価以外の工程もたくさんあるんです。
そこをしっかり理解した上で読みましょう!
この書籍の章立ては以下のようになっています。
第1章:分析コンペとは
第2章:タスクと評価指標
第3章:特徴量の作成
第4章:モデルの作成
第5章:モデルの評価
第6章:モデルのチューニング
第7章:アンサンブル
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/ @aiby8596
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Опубликовано:

 

22 янв 2021

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Комментарии : 12   
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
【視聴ガイド】 01:48 第1章:分析コンペとは 02:09 第2章:タスクと評価指標 02:43 第3章:特徴量の作成 03:58 第4章:モデルの作成 04:37 第5章:モデルの評価 05:19 第6章:モデルのチューニング 06:31 第7章:アンサンブル
@hiroaki6627
@hiroaki6627 2 года назад
ご説明ありがとうございます。実務面との違いの話、もうすこし知りたいのでぜひまた特集ください!
@junichih2367
@junichih2367 3 года назад
ありがとうございます!Kaggleでは特徴量の作成が重要なのですね。実務との違いも参考になりました!
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
ありがとうございます!
@819love
@819love 3 года назад
勉強になりました。ありがとうございます! 1月からスクールに入り、pythonも学び始めたばかりで、今週データ探索を学び始めました。 何がなんだか分からなすぎて全体像を掴まないといけないような気がしていて、動画を拝見しました。 ウマたんさんの動画をいくつか参考にして、EDAの全体像を掴んでいこうと思います。
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
コメントありがとうございます! 動画が参考になれば幸いです。 引き続きよろしくお願いいたします。
@francois8441
@francois8441 3 года назад
DSの就活やインターンの通過率上げにKaggleを使えないかと思って何気なく見てみました! とてもハキハキとしてて聞き取りやすかったです!
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
ありがとうございます!
@tkh5767
@tkh5767 3 года назад
わかりやすい開設ありがとうございます。 kaggleの成果は転職の際のアピールポイント(一種のポートフォリオ)になりますでしょうか?
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
会社によりますが、アピールポイントになります!
@jannedaaiki1
@jannedaaiki1 3 года назад
データサイエンティストになるためには、 Kaggleでの実績がやはり必須になってくるのでしょうか。
@aiby8596
@aiby8596 3 года назад
あるに越したことはないですが、必要はないです!
Далее
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