Kaggle Tutorial
Kaggle を実際に触りながら機械学習を実践的に学ぶ、日本語の総合学習サイト。 入門からグランドマスター級テクニックまでを体系的に。
体系的なカリキュラム
Kaggle 入門からグランドマスター級テクニックまで、コース→章→レッスンで段階的に。
手を動かして学ぶ
コード例は Google Colab / Kaggle でそのまま開いて実行。読むだけで終わらせない。
理解度チェック
レッスンごとのクイズと進捗管理で、定着を確認しながら前に進める。
実践コンペ解説
Titanic・House Prices などのウォークスルーで、提出までの流れを体得。
カリキュラム
L0 から L8 までの 9 段階で、テーブルデータからディープラーニングまで網羅します（順次公開）。
- L0
Kaggle オンボーディング
Kaggle の基本とプラットフォームの使い方、コンペの取り組み方を学ぶ入門トラック
- L1
Python & データ分析基礎
機械学習に必要な Python・NumPy・pandas・可視化・EDA の基礎
- L2
機械学習の基礎
タスク設定・検証・評価指標・最初のモデルまで、機械学習の基礎理論を固めるトラック
- L3
実践入門コンペ
Titanic（分類）と House Prices（回帰）を題材に、EDA から提出・改善までを実践するトラック
- L4
特徴量エンジニアリング & 検証戦略
テーブルデータのスコアを左右する特徴量エンジニアリングと、信頼できる検証戦略を学ぶトラック
- L5
勾配ブースティング & ハイパラ最適化
XGBoost / LightGBM / CatBoost の使い分けと Optuna による最適化を学ぶトラック
- L6
アンサンブル & コンペワークフロー
アンサンブル（平均・blending・stacking）と、shake-up を避けるコンペ運用・戦略を学ぶトラック
- L7
ディープラーニング実践
PyTorch を軸に、表形式 DL・CV・NLP・時系列と GPU 実務までを学ぶトラック
- L8
上級テクニック & グランドマスターへの道
target encoding・adversarial validation・後処理などの上級手法と、運用・チーム戦略・称号獲得を学ぶトラック