Kaggleで腕を磨く！おすすすめ本8選（2026年）
Kaggleは、世界中のデータサイエンティストたちがしのぎを削る、 データ分析コンペティションのプラットフォームです。 初心者から上級者まで、幅広いレベルのコンペティションが存在し、 腕試しやスキルアップの場として最適です。
ここではKaggleに関するおすすめの書籍を、 ランキング形式で1位から順番に紹介します。
Kaggleで勝つデータ分析の技術
「Kaggle」での成功を目指すための技術と知識を網羅した一冊です。
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、 実務でも役立つ高度なテクニックが紹介されています。 一般的な機械学習の解説書では触れられないような実践的な手法が多く含まれており、 データ分析コンペに参加する初心者から上級者まで幅広い層に向けた内容となっています。
（読者の口コミより）・Kaggleでのテーブルコンペのアプローチを体系的に学ぶことができます。Kaggleをすでにやっている人でも、これから始める初心者でも大変参考になると思います。
目次
第１章 分析コンペとは？ 第２章 タスクと評価指標 第３章 特徴量の作成 第４章 モデルの作成 第５章 モデルの評価 第６章 モデルのチューニング 第７章 アンサンブル 付録
Kaggleではじめる大規模言語モデル入門 自然言語処理〈実践〉プログラミング (KS情報科学専門書)
KaggleのNLPコンペを題材に大規模言語モデルを“実戦”で使いこなす力を養う書籍です。
ァインチューニングやRAG、量子化、モデルマージなどの手法を、 理論だけでなくスコア向上の具体策として解説。
基礎編では自然言語処理やコンペの進め方、「atmaCup #17」を通じた改善プロセスを紹介し、 応用編ではJigsawやLLM Science Examなど8つの実例でデータ構造や評価指標、 上位解法を整理します。サンプルコードも充実し、試行錯誤の勘所まで学べる一冊です。
目次
《基礎編》 1. 自然言語処理の基礎 2. データサイエンスコンペティションの基礎 3. 「atmaCup #17」に挑戦 4. 大規模言語モデルの性能改善 5. 大規模言語モデルの軽量化・高速化・省メモリ化 《応用編》 6. Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification 7. CommonLit - Evaluate Student Summaries 8. Kaggle - LLM Science Exam 9. Bengali.AI Speech Recognition 10. The Learning Agency Lab - PII Data Detection 11. Eedi - Mining Misconceptions in Mathematics 12. WSDM Cup - Multilingual Chatbot Arena 13. AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 2
実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
データサイエンス初心者向けのKaggle入門書です。
Kaggleの基礎から実際のコンペ参加まで、段階的に学べる構成になっています。 特に「Titanic」コンペを例に、データ分析の全プロセスを詳しく解説しています。 サンプルコードの詳細な説明があり、Pythonを使った機械学習の基本が身につきます。
（読者の口コミより）・私のような初学者はデータ前処理などの段階で躓きやすいのですが、この本のサンプルコードを「とりあえず提出」することで、コンペの参加から提出までの流れが簡単にわかります。
目次
第１章 Ｋａｇｇｌｅを知る Ｋａｇｇｌｅとは Ｋａｇｇｌｅで用いる機械学習 ほか 第２章 Ｔｉｔａｎｉｃに取り組む まずはｓｕｂｍｉｔ！順位表に載ってみよう 全体像を把握！ｓｕｂｍｉｔまでの処理の流れを見てみよう ほか 第３章 Ｔｉｔａｎｉｃの先に行く 複数テーブルを扱う 画像データを扱う ほか 第４章 さらなる学びのために 参加するコンペの選び方 初学者にお勧めの戦い方 ほか 付録Ａ サンプルコード詳細解説
目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ
Kaggleコンペで銀メダル以上を目指すための実験管理術を解説した書籍です。 WandBを活用したモデル構築の実験管理や、 Notion・ChatGPTを使った情報整理方法を紹介します。
ディレクトリ構造設計やハイパーパラメータ管理などの具体的手法に加え 、Kaggle Grandmaster/Masterによる実践的なインタビューも掲載。 初心者から上級者まで、効率的かつ再現性の高い実験管理を学べる内容です。
目次
CH0 初学者がKaggleを始めてメダルを取るまでの取り組み方の推移 CH1 実験管理とは CH2 実験管理のためのツール CH3 生成AIの活用 CH4 過去コンペを題材とした実戦ハンズオン CH5 チームでの実験管理 CH6 Kagglerインタビュー
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
データ分析初心者から中級者向けに、Kaggleを活用して機械学習スキルを実践的に磨く方法を提供する書籍です。 著者自身のKaggle経験を基に、分析実務で役立つ基礎的なスキルから高度な技術までを具体例とともに解説します。
3部構成で、Kaggleの概要から始まり、機械学習の進め方、そして実際のコンペ解説まで段階的に学べます。 特に、Pythonを使用した分析スクリプトの作成や、 ベースライン作成、特徴量エンジニアリング、モデルチューニングなど、 実践的なスキルの習得に重点を置いています。
（読者の口コミより）・ベースラインの作成や、どのように学習させより良いモデルを作成していくかの過程も しっかりと描かれているので、kaggleなどで実践するときの良い教科書になる。
目次
第１部 分析実務とＫａｇｇｌｅ 実務に必要なスキルとは Ｋａｇｇｌｅの概要 Ｋａｇｇｌｅを学習ツールに 第２部 機械学習の進め方 ベースライン作成 特徴量エンジニアリング モデルチューニング 第３部 実践例 ２値分類のコンペ 回帰問題のコンペ データサイエンティストの未来
The Kaggle Book：データ分析競技 実践ガイド＆精鋭31人インタビュー (impress top gear)
Kaggleコンペティションで成功するための実践的なガイドです。
著者のKonrad Banachewicz氏とLuca Massaron氏が、データセットの整理やノートブックの活用、 モデルの評価指標や検証戦略、ハイパーパラメータ最適化などのテクニックを詳しく解説。 コンピュータビジョンや自然言語処理などの分野もカバーしています。 さらに、Kaggleのトッププレイヤー31人のインタビューを通じて、彼らの思考法や戦略を学ぶことできます。
（読者の口コミより）・kaggleの概要やコンペの内容などよくわかりました。 技術を高めてコンペに挑戦してみたいと思っているのでとても参考になりました！
目次
１ コンペティション入門 Ｋａｇｇｌｅと他のコンペティション―経緯、仕組み、意義 Ｋａｇｇｌｅ Ｄａｔａｓｅｔｓでデータを整理する Ｋａｇｇｌｅ Ｎｏｔｅｂｏｏｋｓ ディスカッションフォーラムを活用する ２ コンペティションのためのスキルを磨く コンペティションのタスクと指標 よい検証を設計する テーブルコンペティションでのモデリング ハイパーパラメータ最適化 ブレンディングとスタッキングによるアンサンブル コンピュータビジョンのモデリング 自然言語処理のモデリング シミュレーションと最適化のコンペティション ３ コンペティションをキャリアに活かす 自分のプロジェクトとアイデアのポートフォリオを作成する キャリアアップの機会を見つける
Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門
データ分析初心者向けのKaggle入門書です。
Kaggleの初心者向けコンペである「Titanicコンペ」と「House Pricesコンペ」を題材に、 分析の準備から結果の考察、精度向上のプロセスまでをステップバイステップで学べます。 例えば、Titanicコンペでは乗客の属性データから生存予測を行い、 House Pricesコンペでは79個の変数を用いて住宅価格を予測します。 データサイエンスの基礎を実践的に学べる一冊です。
（読者の口コミより）・前処理に慣れていなかった自分にとって、使いどころの多そうなコードがたくさん載っていたので大いに参考になりました。これを読んだら順位がどんどん上がる、というわけではないでしょうけど、基本を身につけたい人にとっては良書だと思います。
目次
ＰＲＯＬＯＧＵＥ Ｋａｇｇｌｅで実践的なスキルを体験しよう！ １ Ｋａｇｇｌｅとは ２ データ分析の手順、データ分析環境の構築 ３ Ｋａｇｇｌｅコンペにチャレンジ１：Ｔｉｔａｎｉｃコンペ ４ Ｋａｇｇｌｅコンペにチャレンジ２：Ｈｏｕｓｅ Ｐｒｉｃｅｓコンペ ５ さらなるデータサイエンス力向上のためのヒント ＡＰＰＥＮＤＩＸ Ｋａｇｇｌｅ Ｄａｙｓ Ｔｏｋｙｏ ２０１９レポート
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書)
Kaggleを通じて、深層学習の実践的スキルを効率的に習得するための指南書です。
探索的データ分析からモデルの作成・検証、性能向上までを丁寧に解説し、 CNNやBERTなどの最先端技術もカバー。コンパクトなページ数ながらも、 初心者から中級者まで幅広い層にとって有用な情報が詰まっています。
目次
第１章 機械学習コンテストの基礎知識 機械学習コンテストのおおまかな流れ 機械学習コンテストの歴史 ほか 第２章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 探索的データ分析 モデルの作成 ほか 第３章 画像分類入門 畳み込みニューラルネットワークの基礎 コンテスト「Ｄｏｇｓ ｖｓ．Ｃａｔｓ Ｒｅｄｕｘ」の紹介 ほか 第４章 画像検索入門 画像検索タスク 学習済みモデルを使ったベースライン手法 ほか 第５章 テキスト分類入門 Ｑｕｏｒａ Ｑｕｅｓｔｉｏｎ Ｐａｉｒｓ 特徴量ベースのモデル ほか
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