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Kaggleで勝つデータ分析の技術単行本（ソフトカバー） – 2019/10/9

門脇大輔 (著), 阪田隆司 (著), 保坂桂佑 (著),

(384)

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Kaggleをはじめよう!

データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。
そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。

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本の長さ

424ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2019/10/9
寸法

18.6 x 2.4 x 23.1 cm
ISBN-10

4297108437
ISBN-13

978-4297108434

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出版社からのコメント

Kaggleで勝つための暗黙知が明かされる!

著者について

著者プロフィール

門脇大輔(かどわきだいすけ)
京都大学総合人間学部卒業後、生命保険会社でアクチュアリーとして10年ほど商品開発・リスク管理などに従事した後、Kaggleに出会ったことをきっかけにキャリアを放り出してKaggleや競技プログラミングで学んだ技術でお仕事をするようになった。
Kaggle Competitions Master(Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather 優勝、Coupon Purchase Prediction 3位)、日本アクチュアリー会正会員

Twitter:@threecourse

本書の4章、6章、7章および1章、2章、3章、5章の一部を執筆。

阪田隆司(さかたりゅうじ)
2012年に京都大学大学院修了後、国内電機メーカーに入社。以来、データサイエンティストおよび研究員として従事。仕事柄、データサイエンス・機械学習に興味を持ち、2014年よりKaggleを始め、2019年にKaggle Competitions Grandmasterとなる。

Twitter: @sakata_ryuji

本書の3章、5章を執筆。

保坂桂佑(ほさかけいすけ)
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻で天体シミュレーションの研究で修士号を取得後、データ分析のコンサルティング企業で、10年近く企業のデータ分析支援に携わった。その後大手Webサービス企業に入社し、データ活用の推進に携わったあと、現在はデータサイエンティストや機械学習エンジニアの育成、マネジメントに従事。プライベートでは子育てに専念中。Kaggle Competitions Expert

Twitter: @free_skier

本書の1章、および6章の一部を執筆。

平松雄司(ひらまつゆうじ)
東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了後、国内電機大手に就職した後、金融業界へと転身し、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わった。現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。日本アクチュアリー会準会員。Kaggleを本格的に始めたのは2016年頃からであり、2018年にKaggle CompetitionsMasterとなっている。くまのぬいぐるみが好きでたまらない。

Twitter: @Maxwell_110

本書の2章、および7章の一部を執筆。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 技術評論社
発売日 ‏ : ‎ 2019/10/9
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 424ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4297108437
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4297108434
商品の重量 ‏ : ‎ 600 g
寸法 ‏ : ‎ 18.6 x 2.4 x 23.1 cm
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カスタマーレビュー:
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著者について

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平松雄司
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東京大学理学部物理学科・同大学大学院理学研究科物理学専攻卒．
国内電機大手に入社後，金融業界へと転身．
金融システム会社にてデリバティブクオンツを経験した後，
国内大手損保グループにて再保険に関連したリスクアクチュアリー業務に携わる．
現在は，外資系生保にてチーフデータサイエンティストとして社内・外のデータ分析の促進に従事．
くまのぬいぐるみが好きでどうしようもない．
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阪田隆司
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門脇大輔
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カスタマーレビュー

384グローバルレーティング

評価はどのように計算されますか?

お客様のご意見

お客様はこの書籍について、以下のような評価をしています: 内容については、実践的内容が充実していて勉強になるという声が多くあります。ハイパーパラメータチューニングやデータの作成、モデリング、評価などについて学ぶために強くおすすめする本だと感じています。また、分かりやすさについても好評です。サンプルコードがシンプルで非常に真似しやすく、とても読みやすく、分量もバッチリハマっているようです。ただし、実装に関する詳細が薄い箇所があるものの、全体的にはわかりやすいと感じているようです。

お客様の投稿に基づきAIで生成されたものです。カスタマーレビューは、お客様自身による感想や意見であり、Amazon.co.jpの見解を示すものではありません

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12人のお客様が内容に言及し、12人が肯定的、0人が否定的です

お客様はこの機械学習入門の書籍について、以下のように評価しています: 実践的内容が充実しており、ハイパーパラメータチューニングやデータ解析で性能を上げるためのノウハウがふんだんに書かれていると好評です。特に、データの前処理や機能の作成、モデリング、評価などについて学ぶため強くおすすめする本だと感じています。また、計算モデルについても詳しく書かれており、ニューラルネットについては触れられていないという指摘もあります。

...少しkaggleに触れたくらいで、これから本格的にやっていきたいという人にとっては、体系的にまとまってて読みやすいと思います。ただ、結局はkernelとdiscussionにより多く触れる方が勝てるようになると思います。もっと読む

電子書籍で買ったのだが、とても内容が充実していて、すぐに使える一冊になっていると思います。でも、量が多すぎて、なかなかまとまった時間がないと読み切れない。しかし、これでKaggleで勝てる気がする!!と思っています。...もっと読む

データ解析で性能を上げるためのノウハウがふんだんに書かれている。ハイパーパラメータチューニングなども具体例とともに記載があり実践的。詰まったりしたときに、読み返すと解決のヒントが見つかることもある。全くの初心者にはピンとこないかもしれない。...もっと読む

Amazonでオススメに出てくるだけあって本物でした。情報量の密度と質が高く素晴らしい。本書を一読すればMLエンジニアが精度を上げるために普段どんなことをしてるのかが大体わかる。他のKaggle系はもちろん、MLの導入系の本は一歳不要ではなかろうか...もっと読む

6人のお客様が分かりやすさに言及し、6人が肯定的、0人が否定的です

お客様はこの製品の分かりやすさを高く評価しています。サンプルコードがシンプルで非常に真似しやすく、とても読みやすく、すぐに使える一冊になっていると感じています。また、内容も充実していて、すぐに使える一冊になっているという意見もあります。ただし、実装に関する詳細な部分については薄い箇所があるようです。

...最初は分厚くてコレをマスターするだけで大変だ、と勘違いしていましたが、むしろ実装に関する詳細が薄い箇所があるくらいでとても読みやすくて分量もバッチリハマっています。内容も古いのでは？とか思いましたが、全然2025/12/23現在でも通用する素晴らしい内容です。...もっと読む

Kaggleの日本語の本はおそらく初めてだと思います。詳しくもあり、大変わかりやすいです。もっと読む

上位レビュー、対象国：日本

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Kindleのお客様
これは素晴らしい本です
2025年12月23日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入

東大松尾研のGCIコースを受講していますが、参考書籍で当書籍がオススメ参考書籍で紹介されていました。正直敷居がだいぶん高い参考書籍だろう、と思っていましたが、とんでもない。まさにど真ん中で悩んでいたところにささる素晴らしい一冊でした。

最初は分厚くてコレをマスターするだけで大変だ、と勘違いしていましたが、むしろ実装に関する詳細が薄い箇所があるくらいでとても読みやすくて分量もバッチリハマっています。内容も古いのでは？とか思いましたが、全然2025/12/23現在でも通用する素晴らしい内容です。

ぜひデータアナリストを目指している方、迷わず購入し、むさぼり読んで下さいね。

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1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Norihisa Yanai
とても実用性の高い一冊。
2020年8月3日に日本でレビュー済み
フォーマット: Kindle版 (電子書籍)Amazonで購入
電子書籍で買ったのだが、とても内容が充実していて、すぐに使える一冊になっていると思います。
でも、量が多すぎて、なかなかまとまった時間がないと読み切れない。
しかし、これでKaggleで勝てる気がする!!と思っています。

Kagglerを目指す人は必読な一冊ですね。

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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Fibonacci
いつもオススメに出てくるだけはある
2024年2月27日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
Amazonでオススメに出てくるだけあって本物でした。

情報量の密度と質が高く素晴らしい。
本書を一読すればMLエンジニアが精度を上げるために普段どんなことをしてるのかが大体わかる。他のKaggle系はもちろん、MLの導入系の本は一歳不要ではなかろうか
いろんなML手法はあるが、結局はGBDTかNN。あとは特徴量エンジニアリングとバリデーション・評価指標の設定を練る。それ知ってるだけで他モデルの調査・実装以外にやれる選択肢の幅が違いますよね

Webの記事からでも拾える情報かもだが、個人的には、どこの馬の骨が書いた知見よりもTOP Kaggler勢から直伝してもらえるところに価値があると感じます。彼らの常識、rule of thumb （書籍内の「Author's opinion」での意見なども有用）には価値があり、安心して参考にできます。

良いモデルを作るには時間がかかりますので
1人で闇雲に取り組むより、TOP Kagglerが言ってることを真似した方が圧倒的に効率的ですよね

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9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Cwenburga
ありがとうございました。
2024年1月27日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
ありがとうございました。状態、発送、なにも言うことありません。また機会あれば是非よろしくお願い申し上げます。

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2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
ぼぼん
調べることに関しては良い商品
2020年7月7日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
調べることに関しては良い。
これを見て勉強はあまりしなかった。
困った時に助けてくれる。

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役に立った

レポート
hiro
何度も読み返しています
2020年7月22日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
データ解析で性能を上げるためのノウハウがふんだんに書かれている。
ハイパーパラメータチューニングなども具体例とともに記載があり実践的。
詰まったりしたときに、読み返すと解決のヒントが見つかることもある。

全くの初心者にはピンとこないかもしれない。
ある程度pythonやフレームワークを触った人向けかもしれない。

自分にとってはここ１年で最も役立った本。
より上級者向けの続編を期待したい。

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11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
しも
改めて勉強になることが多くあった
2021年8月22日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入
手法については既知のものが多く新発見は無かったものの、情報を整理してまとめてあるので自分の中の情報を再整理することができたことと、ハイパーパラメーターなどについては勉強になった。

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6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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レポート
昭和昆虫博士
わたし次第です
2023年7月9日に日本でレビュー済み
フォーマット: Kindle版 (電子書籍)Amazonで購入
星5にするのは自分次第です。がんばります😆

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11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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