データサイエンスコンペティション（競技）プラットフォームＫａｇｇｌｅでは、世界中の何百万人もの人々が参加。データ分析スキルを向上させ、素晴らしいコミュニティを作り、キャリアアップに役立つ貴重な経験を得ようとしています。本書では、Ｋａｇｇｌｅ　Ｇｒａｎｄｍａｓｔｅｒの著者２人がモデリングや検証戦略などこれまでに蓄積されたテクニックを解説。Ｋａｇｇｌｅ特有のヒントだけでなく、より一般的なテクニックも学べます。Ｋａｇｇｌｅのランクを上げたい、データサイエンスのスキルアップを図りたい、既存のモデルの精度を上げたい、といった方への格好の一冊です。
もくじ情報：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）

Ｂａｎａｃｈｅｗｉｃｚ，Ｋｏｎｒａｄ(ＢＡＮＡＣＨＥＷＩＣＺ，ＫＯＮＲＡＤ)
アムステルダム自由大学で統計学の博士号を取得している。大学では信用リスクの極限依存モデリングの問題に取り組み、自身の研究活動に加えて、チューターとして修士課程の学生を監督していた。古典的な統計学から徐々にデータマイニングと機械学習に転向した（当時はまだ「データサイエンス」や「ビッグデータ」という用語は社会に定着していなかった）。博士号を取得した後の１０年間は、さまざまな金融機関で幅広い定量的データ分析に取り組み、その過程でデータプロダクトサイクルのライフタイム全体のエキスパートとなった