「データサイエンスのコンペに参加してみたい」
「データサイエンスのコンペってどんなものがあるんだろう？」

と思うことはありませんか？

データサイエンスのコンペに参加したくても、いろいろな種類があってどれを選ぶべきかで迷ってしまいますよね。

では、データサイエンスのコンペはどのようなものがあるのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見れば、参加したいと思えるデータサイエンスのコンペを見つけられます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

データサイエンス分野のおすすめコンペサイト10選

データサイエンスのコンペにはさまざまなものがあります。

厳選した10選の公式サイトや特徴をそれぞれ紹介していきます。

1.Kaggle

公式サイト：https://www.kaggle.com/

Kaggleは、Googleが運営している分析コンペのプラットフォームです。

2021年で800万人以上のユーザーが参加しているサイトになります。

特徴として、

などを提供している点があげられます。

過去にはメルカリやリクルートなどの日本企業もKaggleでコンペを開催しています。

2.atma

公式サイト：https://www.atma.co.jp/

atma株式会社が主催しているオンサイトでおこなうデータコンペティションです。

現在は新型コロナウイルスのこともあり、オンラインでの開催を主としていますが、通常はオンサイトで開催されます。

初心者向けに無料講座も開催しているのも特徴の一つです。

3.ProbSpace

公式サイト：https://prob.space/

ProbSpaceが運営する、3年ほど前に始まったコンペティションサイトです。

2021年には5回ほどコンペティションが開かれました。

スパムメールの判別やプロ野球データ分析などさまざまな分野でデータ分析をおこなえるのが特徴です。

コンペティションの賞金は10万円がほとんどです。

まだ新しいこともあり、上位が狙いやすいのもポイントになります。

4.SIGNATE

公式サイト：https://signate.jp

SIGNATEは、株式会社SIGNATEが運営している日本最大級の分析コンペプラットフォームです。

2022年5月現在で、合計約65,000人が参加しています。

サイトが日本語であることや、経済産業省やパナソニック株式会社がホストであるのが特徴です。

5.Nishika

公式サイト：https://www.nishika.com/

2019年にオープンしたNishika株式会社が運営するコンペティションサイトです。

日本語のコンペサイトですが、参加者がまだ多くないため、上位を狙いやすいのが特徴になります。

過去には、特許庁や防衛装備庁などがホストを務めていたこともあり、転職や案件獲得など可能性があるのもポイントです。

6.早稲田大学データサイエンスコンペティション

公式サイト：https://www.waseda.jp/inst/cds/news/2681

早稲田大学主催のデータコンペティションサイトです。

データサイエンスと専門領域の知見の両方を兼ね備えた人材の育成が目的のコンペティションになります。

2021年12月に開催されたオンラインコンペティションが3回目となり、25チームが参加しました。

7.経営科学系研究部会連合協議会データ解析コンペティション

公式サイト：https://jasmac-j.jimdofree.com/

経営科学系研究部会連合協議会が主催するデータ解析コンペティションです。

平成6年より始まり、POSデータなどの取引データや生活社の意識調査アンケートなどの実データを元に分析を競います。

コンペティションは年に1回開催されています。

8.スポーツデータ解析コンペティション

公式サイト：https://sports.ywebsys.net/

日本統計学会 スポーツデータサイエンス分科会が主催する、スポーツデータ解析のコンペティションサイトです。

分野は、

など多種で、お好きなものを選んで参加が可能です。

参加費は無料で、年に2-3回おこなわれていますが、参加者は学生や教師の方のみになります。

9.PHMC データチャレンジコンテスト

公式サイト:https://industrial-big-data.io/

株式会社電通国際情報サービスが運営する、日本の製造業に特化したデータ分析チャレンジコンテストです。

使用しているデバイスの故障予測の取り組み拡大や活性化を目的としています。

2021年度のコンテストテーマは、バッテリーの残寿命予測で、9月から10月頃におこなわれました。

10.DCASE CHALLENGE

公式サイト：https://dcase.community/

DCASE Communityが運営する、世界最大級の音響認識分野における国際コンペティションサイトです。

コンペティションは毎年おこなわれ、6月中旬までに申し込みを済ませる必要があります。

音響認識分野の中で、複数あるタスクからお好きなものを選び参加可能です。

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データサイエンスのコンペを選ぶ3つのポイント

さまざまなコンペをご紹介していきましたが、ここでは選び方を解説していきます。

自分のスキルに見合ったコンペを選ぶことで、入賞できるチャンスも上がります。

参考にしてみてください。

1.コンペの分野で選ぶ

コンペ選びの基準として、分野に注目することをおすすめします。

なぜなら、得意な分野や知見のある分野を選ぶことで、純粋にデータサイエンスの技術で勝負ができるからです。

テーマを理解してなければ、テーマについての勉強も必要となってしまいます。

開催されるコンペのテーマや扱うデータがどんなものかを事前に調べて申し込むようにしましょう。

2.コンペのレベルで選ぶ

コンペがどのような方に向けて開催されているのかも気にしておく必要があります。

なぜなら、コンペによって、初心者向けの講座が用意されていたり学生向けのものがあったりと対象者が異なるからです。

自分のレベルに見合う参加者が集まるコンペに参加することをおすすめします。

3.コンペの規模で選ぶ

コンペの規模を気にしておくこともおすすめです。

規模によって、コンペで使われる言語や賞金、入賞の難易度が大きく変わります。

世界のレベルを体感したい人から日本企業での就職に役立てたい人まで、ご自身の考えに合う規模のコンペを探しましょう。

データサイエンスとは？注目されている理由やデータサイエンティストについても解説

データサイエンスのコンペの流れ

こちらでは、コンペ選びからコンペ終了までの流れを解説します。

具体的な流れとして、以下の6ステップを覚えておきましょう。

前章の選び方を参考に、参加したいコンペを選んだら各サイトでの規約確認から進める必要があります。

規約確認を終えたあとの作業時では、使用するデータを間違えないように気をつけてください。

学習モデルの作成時には、Google Colaboratoryなどのサービスを使えば無料でGPUの使用ができますので、覚えておきましょう。

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データサイエンスのコンペに向けての学習方法

データサイエンスのコンペ参加を目標とするのはとても良いことです。

ただし、完全な初心者には難しい面もあります。

初心者の方は、以下のとおり最低限の知識を身に付けて臨むことをおすすめします。

それぞれ解説していきます。

1.機械学習の基本を身につける

機械学習とは、データ分析をする手法のひとつです。

データサイエンスにおいて、機械学習の基本を身につけることは欠かせません。

その中でも、数学分野の微分や線形代数は必須です。

微分や線形代数を最初のステップとして、機械学習についての基本を順に身につけていきましょう。

2.実装方法を学ぶ

実装にはプログラミング言語Pythonが使われます。

Pythonで実装に必要なライブラリをインストールし、使えるようにしておくことは必須です。

機械学習に使われるライブラリは以下のとおりです。

参考にして学習してください。

3.実践を経験する

最低限の知識を身につけたら、コンペの前に実践経験を積みましょう。

データサイエンスに特化した教室や本、独学など、方法は問いませんが、知識のインプットに加えてアウトプットの経験もしておくことをおすすめします。

何度か実践を繰り返したら、レベルに合ったコンペで実力試しをしてみてください。

まとめ：データサイエンスのコンペに参加して実戦経験を積もう

本記事では、データサイエンスコンペでおすすめなものを厳選してご紹介しました。

データサイエンスのコンペは、分野やレベルがさまざまです。

自分に合うコンペを見つけて申し込むのが第一歩。

入賞を目標に学習をおこない、実戦経験を積むことで実力が飛躍的に向上するでしょう。

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