20260716_Kaggle_tutorial_v7_lt.pdf

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1. Kaggle チュートリアル第7版 寄稿者LT コーディングエージェントを活用して 　　　　での学びを加速しよう。 2026/7/16 Kohecchi
2. 自己紹介 ❖ データ基盤・AI基盤構築のお仕事＠アメリカ ❖ ソフトウェアエンジニア生まれ ❖ Kaggleチュートリアル第5版（2020年）育ち ❖ 🥇1 🥈4 🥉4 ❖ 最近はポケカとROGIIに参加中 Kohecchi (こへっち) X: @kohecchi
3. 寄稿のモチベーション タイタニックの後の Kaggle 参加のハードル ◦ どのコンペがいいの？ ◦ 英語を読むのしんどい ◦ タスクが難しい ◦ EDAしたいけど matplotlib の書き方が分からない… コーディングエージェントを活用して「学び」に集中できるようにしたい
4. 寄稿の目次 1. はじめに 2. チャットAIを活用したコンペ理解 3. コーディングエージェントを活用したEDA 4. Skill を定義して楽をする 5. NotebookLMで見やすいスライドにまとめてもらう 6. 最後に
5. コーディングエージェントを活用したEDA 提供されているデータを読み込み、 EDAを実施し、EDA_Report.md を生成してください。 私は初心者なのでEDAの各画像についての読み方を解説してください。 # EDAレポートの内容 - train/test データの分布 - 目的変数の分布 - 特徴量の分布、欠損値、重複、歪度、外れ値 # 作業フォルダ /kaggle/working/eda/eda***_{EDA名}/ - 既存の最大番号からインクリメントする（ eda001, eda002 など） # 画像ファイルの格納ディレクトリ /kaggle/working/eda/eda***_{EDA名}/figure/ # データのパス /kaggle/input/ # 注意点 - matplotlibで日本語を使用する場合は `japanize_matplotlib` を使う - seabornで日本語を使用する場合は `sns.set_theme(font='IPAexGothic')` を使う （examples/eda.py を参照
6. 生成された EDA_Report.md
7. 生成された EDA_Report.md
8. 生成された EDA_Report.md コンペの最初にやる基礎調査は EDAスキルとしてまとめておく コンペ理解 が一気に進む
9. NotebookLMで見やすいスライドにまとめてもらう
10. NotebookLMで見やすいスライドにまとめてもらう Kaggle コンペOverviewのURL Kaggle コンペData のURL EDAレポート EDAレポートの画像
11. NotebookLMで見やすいスライドにまとめてもらう
23. 寄稿のモチベーション タイタニックの後の Kaggle 参加のハードル ◦ どのコンペがいいの？ ◦ 英語を読むのしんどい ◦ タスクが難しい ◦ EDAしたいけど matplotlib の書き方が分からない… コーディングエージェントを活用して「学び」に集中できるようにしたい
24. 最後に
25. つづきは Kaggleチュートリアル第7版 で！