【完】KaggleでPythonの勉強してみた
9日間に渡り、KaggleのCoursesにおいて、Pythonを勉強しました。
そもそもKaggleとは？どうやって勉強するの？等々、まとめ記事とします。
Kaggleとは？
Kaggleは、機械学習・データサイエンスに関わる人たちのコミュニティーで、メインの使い方としてはコンペティションに参加することです。
会社が機械学習やデータサイエンスにまつわる問題を投げかけ、中には数百万にものぼる賞金を獲得するため、世界中のエンジニアがコンペに参加し、コードを提出しています。
賞金はもとより、ここで成績を残しておくと（賞金を得られなくても）内部昇格とか転職にも使える資格のようなものとして使えます。
コンペがメインですが、コンペで問題を解くためにエンジニア同士で話し合える掲示板とか、今回私がやったコースと呼ばれる学習教材がそろったものも備えています。
勉強の方法
今回はコースから勉強しました。
Kaggleのページに行くと、左側にメニューがあるので、ここからCourseに飛びます。
コースには本当にたくさんのコースがあります。それぞれ、Pythonのコースと同じように7~8レッスン位あるので、しっかり学べます。
Pythonのコース全貌はこんな感じ
独学ツールとしてのおすすめ度
おすすめ度：★★★★★
Pythonで勉強するのはすごくお勧めです！
無料でここまで体系だって勉強できるとは。
Exerciseで実際に自分でコードを作って試せるし、うっかり答えを見てしまうことがなく(本だと時折ある)、再度ググる必要なく、Tutorialで勉強した内容がちゃんとExerciseで出るのはありがたい。
唯一懸念点としては、英語。単語ももちろん専門用語なので、英和辞典を見てもわからない笑 専門用語でなくても、英検一級レベル(Weblio曰く)なので、英語の勉強にもなりました…。
プログラミングをする上で英語は切っても切り離せない関係にあるけど、文法的にも少し慣れない（ところどころ口語だし）のでしっかり内容を理解するのに私は時間がかかりました。
読解のお供は、最近話題のDeepLで。ところどころ変だけど、概要を把握するには本当に役に立ちました。 Google翻訳やその他の翻訳サイトとは少し比べ物にならないレベルですね。本当にすごい。
今回はしっかり英文読解をし、できるだけ答えを見ないでExerciseを進め、同時にブログにも記録していく、という方法をとっていたので、一日あたり2~4時間×9日間かかってしまいましたが、 大まかにわかったらスキップしてしまったりするのでも十分だと思うし、答えを見て自分なりで書くのも勉強の仕方の一つだと思うので、もう少し早く終わらせることもできたと思います。
とにかく、独学の方法としてはとてもおすすめです。 本を買う前にこれを一通りやるだけで、理解度もぐんと上がるのではないかなと思います。
是非に。
Pythonのメモまとめ
さて、上記でも少し触れましたが、私は実際にPythonで勉強し、かつそれぞれの日で記録を残しています。
きれいにまとまったものではないですが、KaggleでPythonのCoursesをやるときに、「英語がよくわからない」「回答例がよくわからない」となった時にほんの少し参考になればと思います。 ちなみに最終日の超難問(Q2)は手が出なかったので、そのまま放置してあります。
