『Kaggleで磨く 機械学習の実践力 ～実務xコンペが鍛えたプロの手順～』刊行のお知らせ
株式会社リックテレコム（本社：東京都文京区、代表取締役社長：土岡正純）は、『Kaggleで磨く 機械学習の実践力 ～実務xコンペが鍛えたプロの手順～』を2022年6月上旬から販売開始いたします。
Kaggleは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。
コンペで試した技を、実務に応用する──そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。
Kaggleマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。
しかし、本書を通じてお伝えしたいのは、何よりKaggleのワクワク感です！
●書籍概要
・書名：Kaggleで磨く 機械学習の実践力 ～実務xコンペが鍛えたプロの手順～
・著者：諸橋政幸
・判型：B5変型判
・頁数：376頁
・定価：3,300円（税込）
・ISBN：978-4-86594-326-9
・刊行：2022年6月
・発行・発売元：株式会社リックテレコム
https://www.ric.co.jp/book/new-publication
・リックテレコム書籍サイト
https://www.ric.co.jp/book/data-sience/detail/2168
・Amazon書籍サイト
https://www.amazon.co.jp/dp/4865943269
●本書が目指すこと
・分析コンペのプラットフォームで「Kaggle（カグル）」を活用し、手を動かしながら、機械学習を用いたデータ分析の基本的な進め方を修得する
・分析設計を行ない、Pythonを使って「自身の力で」分析スクリプトを作成する
・実際に手を動かして、分析の楽しさを感じてもらう
●対象読者
スキルレベルとしては「データ分析の初級者」を対象とし、実務で役立つ基本スキルの獲得を目指します。
・社会人・学生を問わず、データサイエンティストになりたい方
・データサイエンティストのスキルを磨きたい方（脱初級者を目指す方）
・Kaggleに興味のある人、趣味で分析をしている方
●前提知識
データ分析や機械学習の知識があまりなくても構いません。必要なことは読み進めながら理解していけば大丈夫です。なお、必須ではありませんが、以下のスキルがあることが望ましいです。
・プログラミングの経験（特にpython）
・中学レベルの数学の知識
●本書の構成
本書は3部構成になっています。体系的にスキルを理解するために、1章から順番に読み進めてください。飛ばして読んでも構いませんが、順番に読むことで理解度が高まる構成となっています。
○第I部 分析実務とKaggle
データサイエンティストに必要なスキルや、学習ツールとしてのKaggleの活用方法を説明します。Kaggleのアカウントの作成方法（2章に記載）や、分析環境（3章に記載）なども紹介します。
○第II部 機械学習の進め方
機械学習の全体の進め方や、各ステップにおけるやり方をサンプルデータとスクリプトを使って説明します。説明にはKaggleの練習問題である「Titanic」を使用します。
○第III部 実践例
Kaggleで実際に行なわれた2つのコンペを例にして、第II部で説明した手順を使った解き方の例を説明します。
・Home Credit Default Risk
・MLB Player Digital Engagement Forecasting
●著者プロフィール
諸橋 政幸（もろはし まさゆき）
東北大学大学院卒（理学研究科 物理学専攻）。1999年に日立製作所へ入社。2012年にデータ分析部署（その年度に新設）に異動し、データ分析を使って顧客課題を解決する業務に従事。分析経験ゼロからスタートし、約10年間の実務経験を経て今に至る。
分析コンペ歴は約6年。Kaggle称号はMaster（2022年1月現在のメダル獲得数は金1個、銀6個、銅3個）。またSIGNATEの創薬コンペで優勝、Nishikaのレコメンドコンペで2位入賞。趣味は「卓球」と「ゲーム（主に対戦格闘）」、そして「分析」
●目次
第I部 分析実務とKaggle
第1章 実務に必要なスキルとは
第2章 Kaggleの概要
第3章 Kaggleを学習ツールに
第II部 機械学習の進め方
第4章 ベースライン作成
第5章 特徴量エンジニアリング
第6章 モデルチューニング
第III部 実践例
第7章 2値分類のコンペ
第8章 回帰問題のコンペ
第9章 データサイエンティストの未来
