こんにちは！
消費財メーカーでデジタルマーケター・データサイエンスティストをやっているウマたん(@statistics1012)です！
データサイエンティストの腕試しの場として有名なKaggle！！
Kaggleでは、世界中の名だたるデータサイエンティストが常に凌ぎを削っています。
Kaggleは実は初心者にもオススメなコミュニティなんです！
少しデータサイエンスを学んだ後は、実際にKaggleのデータを触ってみるとよいでしょう！
この記事では、Kaggleとは何か、Kaggleの使い方について解説していきます。
Kaggleとは
Kaggleとはデータサイエンティスト40万人を超える世界中のデータサイエンティストがひしめき合うコミュニティ。
そんなKaggleの基本構造は、企業が与えた課題に対して腕に自信のあるデータサイエンティストたちが挑む。
数か月の期間、与えられたデータを基に試行錯誤して最適なモデルを構築したチームにはあらかじめ決められていた賞金が付与されるというもの。
実際に現段階（2020年1月）で開催中のコンペティションは以下の通り。
一番賞金総額が多いコンペは何と100万ドル！！日本円にして1億円！
何とも夢のあるコミュニティーですね。
Kaggleにはランクがあり、10以内入賞するとゴールドメダルがもらえるのですがゴールドメダルを5回手に入れるとグランドマスターという最高位の称号を得ることができます。
グランドマスターの方たちの登壇が以下にまとめられていて非常に面白いので是非見てみてください！
Kaggleを生業にしているKagglerと呼ばれる人たちもいるくらい、Kaggleは非常に盛り上がりを見せています。
企業は賞金というインセンティブを用意することで、自社のデータ活用を世界的な水準まで押し上げることが可能です。
そして、活躍の場が制限されていたデータサイエンティストがKaggleによって日の目を浴びることになりました。
企業にとっても個人にとってもWin-Winな場になっているんです！
初心者でも全然臆さずに交流すると良いよ！
Kaggleの使い方
さて、そんなKaggleですが、実際にどのように使っていけばよいのか簡単に解説していきます。
Kaggleに登録した後はまずは、タイタニックのデータセットを触ってみるとよいでしょう！
有名なタイタニックの生死予測データはKaggle入門に最適です！
まずは、Overviewを見てみましょう！
そこにデータの概況などやどのように評価されるか？どのように提出するのか？などが載っています。
続いてDataという部分。こちらに詳しくデータセットについての記載があります。
ここからデータセットをダウンロードすることが可能です。
そして一番Kaggleで大事なのがNotebookという部分。
こちらに他の人がどのように考えてどのようにコーディングしたかが細かく載っています。
自分の作ったモデルを共有してくれるなんてめちゃくちゃ親切！
これが初心者からするとめちゃくちゃ嬉しいんですよねー！
このNotebookを沿って実装するだけでそれなりのスコアを叩きだすことが可能です。
全て英語で記載されているので少し抵抗があるかもしれませんが、基本となるコードは全世界共通なので、なんとか頑張って読み解きましょう！
そしてDisucussionという場所ではユーザー同士のコミュニケーションが行われています。
何か質問したいことがあれば臆さずここに投げるとよいでしょう！
Kaggleの世界にどっぷり浸かりましょう！！
Kaggleにサブミットする前準備
基本的にKaggleの中で勉強していけば良いんですが、軌道に乗る前の前提知識を付けるために何をすればよいか見ていきましょう！
Python・Rが扱えるようになる
まずは、PythonもしくはRが使えるようにならないといけません。
データ解析だけならどちらでも基本問題ないのですが、世界的にもポピュラーでリファレンスが多いことも考えるとPythonの方がオススメです！
なお、僕はどっちも使いますが大学の研究ではRをメインで使っていたので実はR屋です。
RやPythonを勉強するために必要な書籍を以下のまとめています！
また、Python言語を勉強するのであれば圧倒的にPyQがオススメです！
PyQの体験談を記事にしているのでよければのぞいてみてください！
機械学習手法の理解
PythonやRが使えるようになっても機械学習手法の知識がないといけません。
機械学習の手法理解については以下の記事で詳しくまとめています！
機械学習の中でもディープラーニングまで踏み込んで勉強したい場合はプログラミングスクールを利用してみるのも手です！
AIや人工知能などを学べるプログラミングスクールを以下にまとめています！
ただここまで来てPython・Rそして機械学習手法の理解が進んでも、実際のデータでは様々な困難があります。
地味なデータクレンジングや特徴量抽出など！
そんなデータエンジニアリングの実践力を高める上でKaggleは最適なのです！
Kaggle まとめ
Kaggleについて簡単に見てきました！
ある程度Python・Rが書けるようになってきて、機械学習の基礎も理解できるようになったら、Kaggleに挑戦してみましょう！
初心者でも全く問題ない！Kaggleに入門してデータサイエンティストの道を歩むんです！
Kaggleは実践的なエンジニアリングが体験できるのでめちゃくちゃオススメです！
腕試しにもなるし！！
偉そうに言っている僕ですが、メダルなんて取ったことないし上位入賞なんて夢のまた夢！
一緒に頑張りましょう！
