誰でも参加可能！データ分析コンペティションの紹介
目次
はじめに
「データ分析コンペティション」という言葉をご存じでしょうか。
AIやデータサイエンスの人気が高まる中、さまざまな企業や団体が「データ分析の腕を競う場」を提供しています。それが「データ分析コンペティション（通称：コンペ）」です。
※コンペティション（競争・競技会を意味するcompetition）
この記事では、データ分析初心者の方に向けて、コンペとは何か、どのように始めるのか、どんなメリットがあるのかを丁寧に解説します。
データ分析コンペティションとは
データ分析コンペティションとは、主催者（企業や団体など）が提供する課題データセットをもとに、参加者が予測モデルや分析結果を提出し、その精度や妥当性を競い合うイベントです。
具体例としては、以下のようなものです。
- ○○の売上を予測してください
- 顧客がサービスを解約するかどうか分類してください
- 画像データから病気の有無を診断してください
こうした様々な分野の課題に対し、機械学習・深層学習などを用いてモデルを作成し、提出したモデルの予測精度によって順位やスコアがつけられます。
初心者にもオススメな理由
データ分析コンペティションへの参加は、敷居が高いと感じる人もいると思います。
- チュートリアルが用意されている
コンペティションとは別の、データ分析手法を学ぶだけの特別コースがあったり、過去の高得点獲得者の実際のコードが公開されていたりするため、学習の参考になります。
- リアルなデータ分析を実感できる
コンペサイトで使用されているデータセットのほとんどは、何かしらの現実のデータからサンプリングされたリアルなデータです。欠損値（データが欠けている）がある、表記ゆれや誤表記のデータが入っている、カテゴリごとにサンプル数に大きく偏りがあるなど、実際のデータ分析にありがちな課題にどう対応するかを体感できます。
- 無料で参加できるものが大半
参加費がかからないコンペも多く、気軽に始められるのも魅力です。時間のあるときに、自分のペースで取り組めます。さらに、一部のコンペは上位入賞者には賞金が出ます！
データ分析に使用する言語はPythonがオススメ！
データ分析をするのはわかったけど、どうやって分析をしていけばいいかわからない、という方にはPythonがオススメです。理由は主に以下です。
- 統計学・データ分析・AI関連のライブラリが非常に充実している
- Python自体が人気がある言語なのもあり、参考書やネットの情報が多い
初心者の方は、とりあえずPythonの基本文法を学んだうえで、numpy、pandasといったデータ分析系でほぼ必須となっているライブラリの使い方を覚えていけばいいでしょう。
有名なデータ分析コンペ一覧
Kaggle（カグル）
世界で一番有名かつ巨大なデータ分析コンペサイトです。英語が中心なので、英語が苦手な方には少しハードルが高いかもしれません。
Signate（シグネート）
日本語対応のデータ分析コンペサイト。初心者向けの問題が豊富で、過去問にも取り組めます。解説資料も充実しており、社会人学習者にも人気です。個人的には日本人のデータ分析初心者にはSignateが一番オススメです。
https://signate.jp/competitions?rf=competition
Solafune（ソラフネ）
Solafuneは、名前の通り衛星や地理空間のデータセットを活用するのがメインのコンペサイトです。日本語のサイトですが、扱っている内容が専門的で難しいためハードルは高めの印象です。
最後に
まずは、Signateの初心者向けコンペに登録してみませんか？
あなたの「データ分析の第一歩」が、将来の大きな成長につながるかもしれません。
