30. 技術書典6を終えて

Scrapbox お題 ProbSpace データ分析好きが集まる交流プラットフォーム Online Quantum Computing Course 4週間コースの受講が終わった 次はこの前の技術書典のを読んでから、Quantum Machine Learning を勉強しようと思ってる 技術書典終わりました Kaggleのチュートリアル４時間強で300冊完売となった 前回は、300冊完売できなかった。機械学習需要の高まりを感じた 今週のtips コンペの一覧を取得する方法 kaggle apiを使える状況にし、以下コードを実行。 メダルあり、メダルなし、サブミッション不可の３つのデータフレームを返す関数 from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi import pandas as pd def get_compe_list(): api = KaggleApi() api.authenticate() # 認証を通す competitions_list = api.competitions_list() df = pd.DataFrame(columns=['id', 'title', 'awards_Points', 'deadline', 'isKernelsSubmissionsOnly', 'tags', 'submissionsDisabled']) for i in range(len(competitions_list)): tmp ={} tmp'id' = competitions_listi.id tmp'title' = competitions_listi.title tmp'awards_Points' = competitions_listi.awardsPoints tmp'deadline' = competitions_listi.deadline tmp'isKernelsSubmissionsOnly' = competitions_listi.isKernelsSubmissionsOnly tmp'tags' = competitions_listi.tags tmp'submissionsDisabled' = competitions_listi.submissionsDisabled tmp = pd.DataFrame(list(tmp.items())).set_index(0).T df = pd.concat(df, tmp, axis=0, sort=False) df.set_index('id', inplace=True) submissionsDisabled = df[df'submissionsDisabled' == True] submissionsDisabled.drop('submissionsDisabled', axis=1, inplace=True) df = df[df'submissionsDisabled' == False] df.drop('submissionsDisabled', axis=1, inplace=True) awards_True = df[df'awards_Points' == True] awards_False = df[df'awards_Points' == False] return awards_True, awards_False, submissionsDisabled メダルあり メダルなし サブミット不可 kaggle apiでは次の情報を取得できる 'ref', 'tags', 'description', 'id', 'title', 'url', 'deadline', 'category', 'reward', 'organizationName', 'organizationRef', 'kernelCount', 'teamCount', 'userHasEntered', 'userRank', 'mergerDeadline', 'newEntrantDeadline', 'enabledDate', 'maxDailySubmissions', 'maxTeamSize', 'evaluationMetric', 'awardsPoints', 'isKernelsSubmissionsOnly', 'submissionsDisabled' 毎日この情報をつぶやくbotがあると良いかも？ 今週のkaggle シナモンが金メダルを3つ取ってKaggle Masterになるまでにやったこと - mamastan’s blog カレー Petfinderコンペの反省会を行なった 15人ほど参加し、良い反省会となった