Kaggleおすすめデータセットは？職種別に転職で評価される活用法

Kaggleのデータセットとは？

Kaggleのデータセットは、世界中の企業や研究機関、個人が公開している分析用データを誰でも利用できる仕組みです。CSV形式を中心に、顧客データや購買履歴、Web行動ログなど、実務に近い構造を持つデータも数多く揃っています。

Kaggleの特徴は、データセットとあわせてNotebookと呼ばれる分析環境が提供されている点です。コード・解説・出力結果を一体で確認できるため、分析の進め方や設計判断を可視化しやすく、他者のアプローチと比較しながら自分の分析を整理できます。

重要なのは、Kaggleがスコアや順位を競う場である以上に、分析プロセスや判断の根拠を第三者に説明できる形で残せる点にあります。転職を意識する実務経験者にとってはKaggleは学習の場ではなく、これまでの経験を構造的に整理するための補助ツールとして活用することが有効です。

データサイエンティスト（実務経験者）向けKaggleデータセット

データサイエンティストとして実務経験のある方が転職市場で評価されるのは、アルゴリズムの知識そのものではなく、データからどのような示唆を導き、ビジネス上の意思決定にどう貢献してきたかです。近年は特に「予測して終わり」ではなく、「LLM・生成AIとの連携」や「意思決定への直接的な寄与（因果推論的アプローチ）」、そして「推論結果のデプロイ・運用監視（MLOps）」への意識がより強く求められるようになっています。

一方で、Kaggleには、前処理・特徴量設計・評価指標の選定・結果の解釈まで含めて、データサイエンティストとしての総合力を整理しやすいデータセットが用意されています。

ここでは、実務経験のあるデータサイエンティストが、自身の分析力やビジネス理解を整理し、転職活動で強みとして提示しやすい以下のKaggleデータセットを紹介します。

1. Telco Customer Churn（解約予測／ビジネスインパクトの算出）
2. House Prices – Advanced Regression Techniques（回帰問題／特徴量エンジニアリング）
3. Titanic（思考プロセス重視）

Telco Customer Churn（解約予測／ビジネスインパクトの算出）

Telco Customer Churnは、通信会社の顧客データをもとに、顧客が解約するかどうかを予測する二値分類問題です。契約内容や利用状況、顧客属性など、実務でも扱われることの多い変数が含まれており、現実のビジネス課題に近い構造を持っています。

このデータセットの特徴は、単に予測精度を高めるだけでなく、「どの要因が解約に影響しているのか」「どの顧客にどのような対策を打つべきか」といった施策レベルの示唆まで踏み込める点です。

モデル結果の解釈や評価指標の選び方を含め、データサイエンティストとしての総合力を整理するのに適した題材です。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	解約予測モデルを通じて、顧客行動とビジネス成果の関係を分析した経験として説明できる
採用担当が見るポイント	精度の高さよりも、「どの特徴量が解約に影響し、どんな施策を考えたか」「LTV（顧客生涯価値）を考慮した費用対効果の試算ができているか」
評価されやすい職種	データサイエンティスト、プロダクト寄り分析職
面談で意識すべきポイント	・「モデル結果をもとに、どの顧客に何をすべきだと考えたか」を具体的に説明できるか ・施策実行時のA/Bテスト設計まで言及できるか

House Prices – Advanced Regression Techniques（回帰問題／特徴量エンジニアリング）

House Pricesは、不動産価格を予測する回帰問題を通じて、特徴量エンジニアリングや前処理の重要性を強く意識できるデータセットです。欠損値処理、カテゴリ変数の扱い、数値変換など、実務で頻出する課題が一通り含まれています。

このデータセットでは、アルゴリズム選択以上に、「どの特徴量をどう作るか」「なぜその設計にしたのか」という思考プロセスが問われます。

分析過程を丁寧に整理することで、データサイエンティストとしての基礎力と再現性のある分析設計力を示しやすい題材です。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	回帰モデル構築を通じて、特徴量設計や前処理の工夫を説明できる
採用担当が見るポイント	使用モデルよりも、「どの特徴量が価格に影響すると考えたか」という仮説と根拠、LLMを用いた外部データ（物件説明文等）の非構造化データ活用への関心度
評価されやすい職種	データサイエンティスト、分析基盤寄りDS
面談で意識すべきポイント	・「試した特徴量と、精度・解釈性のバランスをどう考えたか」を語れるか ・モデルの経年劣化（データドリフト）への対応策についても整理できているか

Titanic（思考プロセス重視）

Titanicは一見すると入門向けデータセットとして知られていますが、実務経験者が取り組む場合は「考え方の説明力」を示す題材として活用できます。

データ量が限られているからこそ、前処理・特徴量設計・モデル選択の意図を明確に言語化することが求められます。

重要なのは精度競争ではなく、「なぜその仮説を立て、どのように検証したのか」を一貫したストーリーとして説明できるかどうかです。

データサイエンティストとしての思考プロセスを整理し直す目的で取り組むと、転職時の説明材料として有効に機能します。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	仮説設定から検証までの思考プロセスを、シンプルな題材で説明できる
採用担当が見るポイント	モデル精度ではなく、「分析の進め方が論理的か、一貫しているか」「相関関係と因果関係を混同せずに考察できているか」
評価されやすい職種	データサイエンティスト（分析力重視ポジション）
面談で意識すべきポイント	・「限られたデータで何を考え、どこに難しさを感じたか」を整理して話せるか ・AIの倫理面（性別や階級によるバイアスの扱い）」について実務的な視点で言及できるか

機械学習・AIエンジニア向けKaggleデータセット

機械学習・AIエンジニアとしての実務経験がある場合、転職時に見られるのは「どのモデルを使ったか」ではなく、課題設定からモデル設計、評価、改善までをどのように判断してきたかです。単純なモデル構築能力以上に、「最新アーキテクチャ（ViTやLLM）との比較・置き換え」「推論コストと精度のトレードオフ」「実運用（MLOps/LLMOps）を見据えた設計」が評価されます。

一方Kaggleには、画像認識・自然言語処理・不正検知といった代表的な技術領域で、設計力や応用力を説明しやすいデータセットが揃っています。

ここでは、実務経験のある機械学習・AIエンジニアが、自身の技術スタックや問題解決力を転職活動で説明しやすい以下のKaggleデータセットを紹介します。

1. MNIST / Fashion MNIST（画像認識のHello World）
2. Twitter Sentiment Analysis（自然言語処理／感情分析）
3. Credit Card Fraud Detection（不正検知／不均衡データの扱い）

MNIST / Fashion MNIST（画像認識／CNN設計の共通題材）

MNISTおよびFashion MNISTは、画像認識タスクにおける定番データセットとして知られていますが、実務経験者にとっては「基礎確認」ではなく、CNN設計や前処理の考え方を整理するための共通題材として活用できます。

入力構造がシンプルな分、モデル構成やハイパーパラメータの違いによる影響を明確に比較しやすい点が特徴です。

実務経験者が取り組む場合は、単に精度を出すことよりも、「なぜその構成を選んだのか」「どの部分を改善対象としたのか」といった設計意図を言語化することが重要になります。

画像系タスクにおける思考プロセスを整理する目的で扱うことで、転職時の説明材料として機能します。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	CNN構成や前処理の設計意図を説明するための共通題材として使える
採用担当が見るポイント	モデル構造の選択理由や、改善のためにどこを見たか
評価されやすい職種	機械学習エンジニア、画像系AIエンジニア
面談で意識すべきポイント	・「どの設計判断が精度や学習安定性に影響したか」を説明できるか ・推論速度やメモリ消費量など、実環境へのデプロイを想定した制約条件をどうクリアしたか

Twitter Sentiment Analysis（自然言語処理／感情分析）

Twitter Sentiment Analysisは、SNS上のテキストデータを用いた感情分析タスクです。短文・ノイズの多いデータ構造のため、前処理や特徴量設計、モデル選択において実務に近い判断が求められます。
従来手法から深層学習モデルまで幅広く試せる点も特徴です。

このデータセットでは、「どの表現をどのように数値化するか」「モデルの複雑さと精度のバランスをどう取るか」といった、NLPにおける基本的な設計思考を整理できます。

自然言語処理タスクに携わった経験を、転職時に具体的に説明するための題材として適しています。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	テキスト前処理からモデル設計までの一連の流れを説明できる
採用担当が見るポイント	手法の新しさよりも、「データ特性を踏まえた設計判断」および「LLMのプロンプトエンジニアリングによる手法と、微調整のコスト対効果の比較」
評価されやすい職種	機械学習エンジニア、NLP系AIエンジニア、LLMエンジニア
面談で意識すべきポイント	・「どの課題に対して、なぜその手法を選んだか」を言語化できるか ・ハルシネーションやバイアス、不適切コンテンツへの対策など、実運用上の懸念にどう向き合ったか

Credit Card Fraud Detection（不正検知／不均衡データの扱い）

Credit Card Fraud Detectionは、クレジットカード取引における不正検知をテーマにしたデータセットで、極端に不均衡なデータ構造を持つ点が特徴です。

実務においても頻出する課題であり、精度だけでなく、RecallやAUCといった評価指標の選択が重要になります。

このデータセットでは、「どの指標を重視すべきか」「誤検知と見逃しのトレードオフをどう考えるか」といった、技術とビジネスの両面を踏まえた判断力が問われます。

不均衡データへの対応経験を具体的に示したい機械学習・AIエンジニアにとって、転職時の説得力を高めやすい題材です。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	不均衡データに対するモデル設計・評価指標選定の経験を示せる
採用担当が見るポイント	精度以外の指標をどう選び、どう解釈したか。異常検知において、教師あり学習だけでなく半教師あり学習や自己教師あり学習をどう検討したか。
評価されやすい職種	機械学習エンジニア、リスク分析・セキュリティ系AIエンジニア
面談で意識すべきポイント	・「業務上のリスクをどのように考慮し、評価指標を選択したか」を説明できるか ・モデルの判定根拠（Explainable AI/XAI）をビジネス側にどう説明し、納得感を得る工夫をしたか

データアナリスト（分析実務経験者）向け Kaggleデータセット

データアナリストとして実務経験を積んできた方が転職を検討する際に重要なのは、「どの指標を見てきたか」ではなく、分析結果をどのように解釈し、ビジネスや意思決定にどうつなげてきたかを具体的に説明できることです。単なる「可視化」や「集計」のスキルの優先順位は下がり、「意思決定の自動化・効率化への寄与」や「施策の因果関係の特定」、そしてダッシュボードの構築のみにとどまらない「ネクストアクションの定着化」までを求められる傾向が強まっています。

また現在は多くの企業でデータ活用の民主化が進んでおり、「LLMを活用した分析プロセスの効率化」や「ステークホルダーへの解釈性の提供」という視点が加わると、より実務経験者としての説得力が増します。

一方Kaggleには、顧客理解や購買行動の構造把握、収益への影響分析など、分析実務経験を整理しやすいデータセットが揃っています。

ここでは、分析実務経験者が自身の強みを整理し、データサイエンティストや高度分析職への転職を意識するうえで有効な以下のKaggleデータセットを紹介します。

1. Mall Customer Segmentation Data（顧客セグメンテーション／クラスタリング）
2. E-Commerce Data（購買行動分析／アソシエーション分析）
3. Google Analytics Customer Revenue Prediction（GA系・顧客価値予測データ）

Mall Customer Segmentation Data（顧客セグメンテーション／クラスタリング）

Mall Customer Segmentation Dataは、ショッピングモールの顧客データ（年齢、年収、支出傾向など）をもとに、顧客をいくつかのグループに分類するクラスタリング分析を行うデータセットです。

教師なし学習を用いながら、数値データの分布を把握し、顧客属性ごとの特徴を整理するプロセスは、実務の顧客分析やペルソナ設計と非常に近い構造を持っています。

このデータセットの特徴は、単にクラスタを作るだけでなく、「それぞれのクラスタがどのような顧客像を表しているのか」「どのような施策につなげられるのか」まで考察しやすい点にあります。

可視化や指標の解釈を通じて、分析結果を言語化し、ビジネス視点で説明する力を整理したい分析実務経験者に適した題材です。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	顧客データを用いてクラスタリングを行い、顧客像を整理・言語化した経験として説明できる
採用担当が見るポイント	クラスタの作成手法そのものではなく、「各クラスタをどう解釈し、どのような施策や示唆につなげたか」および、「運用フェーズでクラスタが変化した際の検知・更新の考え方」
評価されやすい職種	データアナリスト、分析寄りデータサイエンティスト
面談で意識すべきポイント	・「どの指標を軸に顧客を分け、その結果どんな行動の違いが見えたか」をストーリーで説明できるか ・特定したセグメントに対して、どのようなパーソナライズ施策を提案したか

E-Commerce Data（購買行動分析／アソシエーション分析）

E-Commerce Dataは、ECサイトにおける購買履歴をもとに、顧客の行動パターンや商品間の関係性を分析するデータセットです。

取引データや時系列情報を扱うため、実務でよくある「購買データの構造を理解し、どの切り口で分析するか」という思考プロセスをそのまま再現できます。

RFM分析やアソシエーション分析を通じて、「どのような顧客が、どのタイミングで、どの商品を購入しているのか」を整理することができ、レコメンド施策や販促施策の検討にも応用可能です。

分析結果をもとに仮説を立て、施策の方向性まで言及できるため、マーケティングや事業部門と連携して分析を行ってきた経験をアピールしたい方に向いています。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	購買履歴データを構造的に整理し、顧客行動や商品間の関係性を分析した経験として活用できる
採用担当が見るポイント	分析手法よりも、「その分析結果を使って何を改善しようと考えたかというビジネス視点」および「併売分析の結果が偶然ではなく統計的に有意なものか判断する視点」
評価されやすい職種	データアナリスト、マーケティング寄りデータサイエンティスト
面談で意識すべきポイント	「分析前にどんな仮説を立て、結果を見てどのように施策の方向性を考えたか」を説明できるか。特に分析結果から「やらないこと（コスト削減や効率化）」をどう決めたか

Google Analytics Customer Revenue Prediction（GA系・顧客価値予測データ）

Google Analytics Customer Revenue Predictionは、Webサイトのアクセスログやユーザー行動データをもとに、将来的な顧客価値を予測することを目的としたデータセットです。

ページ閲覧、セッション、デバイス情報など、実際のWeb分析に近いデータ構造を持っており、分析実務経験者にとって馴染みやすい内容になっています。

このデータセットでは、ユーザー行動をどのように特徴量として整理するか、どの指標が収益に影響しているのかを考える必要があります。

単なる集計や可視化を超えて、「分析結果をどのように事業価値の説明につなげるか」を整理できるため、データアナリストとしての経験を一段深い形で言語化したい場合に有効です。

【転職での活かし方・評価ポイント】

観点	内容
転職での活かし方	Web行動データをもとに、顧客価値や売上への影響を分析・予測した経験として整理できる
採用担当が見るポイント	モデル精度よりも、「どの行動が価値につながると解釈し、どう事業説明に落としたか」「プライバシー保護（Cookie規制等）下でのデータ欠損をどう考慮したか」
評価されやすい職種	データアナリスト、データサイエンティスト（ビジネス寄り）
面談で意識すべきポイント	・「分析結果を、非エンジニアにも分かる形でどう説明したか」を具体例付きで話せるか ・ダッシュボード化して終わりではなく、現場の意思決定フローにどう組み込ませたか

Kaggle初心者向けのデータセット

実務でデータ分析や機械学習に関わってきたものの、Kaggleを使って分析プロセスやモデル設計を体系的に整理したことがない方にとって、データ構造がシンプルで課題設定が明確なデータセットは自身の思考プロセスを見直すのに適した題材です。

ここでは、分類・回帰といった基本的なタスクを通じて、仮説立案・前処理・特徴量設計・評価の流れを整理しやすい以下のKaggleデータセットを紹介します。

1. Titanic（二値分類／仮説検証の基本）
2. Iris Species（多クラス分類／モデル理解）
3. House Prices – Advanced Regression Techniques（回帰・特徴量設計）

Titanic（二値分類）

Titanicは、Kaggleの中でも特に知名度の高いデータセットですが、実務経験者にとっては「入門課題」ではなく、分析の進め方そのものを整理し直すための題材として活用できます。

データ量が限られているため、前処理や特徴量設計、モデル選択の一つひとつについて「なぜそう判断したのか」を明確に言語化する必要があります。

このデータセットでは、性別や年齢、客室クラスといったシンプルな変数をもとに仮説を立て、検証し、結果を解釈するという分析の基本構造を一通り確認できます。

重要なのはスコアを競うことではなく、仮説設定から検証までの思考が一貫しているかどうかです。
分析の流れをあらためて整理する目的で取り組むことで、限られたデータ条件下での思考や判断の進め方を整理する題材となります。

【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  二値分類における前処理、特徴量設計、評価指標選定の基本構造、AI倫理・バイアスの評価
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  二値分類タスクにおいて、前処理・特徴量設計・モデル評価を一連の分析プロセスとして整理し、根拠をもって手法選択を行った経験。また、特定の属性（性別等）に対するモデルの公平性を検証した経験。

Iris Species（多クラス分類）

Iris Speciesは、4つの特徴量から3種類のアヤメを分類する多クラス分類問題で、モデル挙動や特徴量の影響を直感的に理解しやすいデータセットです。

データ構造が非常にシンプルなため、アルゴリズムの違いや前処理の有無が結果にどう影響するかを比較しやすい点が特徴です。

実務経験者がこのデータセットに取り組む場合、目的は新しい手法を試すことではなく、特徴量の分布や相関をどう捉え、モデル選択にどう反映したかを整理することにあります。

可視化と組み合わせることで、数値だけでは見えにくい判断理由を説明しやすくなります。

分析プロセスを言語化しやすく、モデル選定や結果解釈における判断理由を整理する題材として活用できます。

【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  多クラス分類における特徴量理解、可視化、モデル選択の基本的な考え方。SHAP等を用いたモデルの解釈性（XAI）の提示方法。
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  可視化を用いて特徴量の影響を整理し、分類モデルの選択理由を論理的に説明できる分析経験。非専門家に対してもモデルの判断根拠を可視化して伝達できるスキル。

House Prices – Advanced Regression Techniques（回帰分析の基礎）

House Pricesは、不動産価格の予測をテーマにした回帰問題で、実務に近い前処理や特徴量設計を一通り整理できるデータセットです。

数値変数とカテゴリ変数が混在しており、欠損値処理やエンコーディング、変数変換など、現場で頻出する課題が網羅されています。

このデータセットでは、モデルそのものよりも「どの特徴量を使い、どのような前処理を施したか」といった分析上の判断が結果に大きく影響します。

実務経験者が取り組むことで、これまで感覚的に行ってきた処理を、再現性のある設計として整理し直すことが可能です。

回帰分析の基礎構造をあらためて見直し、前処理や特徴量設計の考え方を整理する題材として活用できます。

【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  回帰分析における前処理、特徴量設計、評価指標の基本構造。外れ値や非線形な関係性がビジネス判断に与えるリスク管理。
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  回帰タスクにおいて、複数の前処理・特徴量設計パターンを比較し、分析設計の妥当性を説明できる経験。ビジネス上の要求（解釈性重視か精度重視か）に応じた適切なアルゴリズム選定能力。

中級者向けのKaggleデータセット

基本的な分析やモデル構築の流れを理解したうえで、より実務に近いデータ構造や判断が求められる課題に取り組みたい場合は、変数が多く、前処理や特徴量エンジニアリングの工夫が成果に直結するデータセットが有効です。

ここでは、分析設計の妥当性や再現性、評価指標の選び方まで含めて整理できる以下の中級レベルのKaggleデータセットを紹介します。

1. Ames Housing（特徴量設計・前処理）
2. Pima Indians Diabetes（欠損処理・評価指標）
3. Heart Disease UCI（解釈性・モデル比較）

Ames Housing（特徴量設計・前処理）

Ames Housingは、住宅価格を予測する回帰問題で、特徴量の設計や前処理の工夫が結果に大きく影響する中級レベルのデータセットです。

80以上の特徴量（数値・カテゴリ混在）を含み、住宅の立地や築年数、設備条件など、実務で扱うデータ構造に近い点が特徴です。

単にモデルを当てはめるだけでは精度が伸びにくく、どの変数を残し、どのように加工するかといった設計判断が不可欠になります。

分析全体の流れを通して、回帰モデルにおける設計力や再現性を整理したい場合に適した題材です。
【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  回帰分析における特徴量エンジニアリング、前処理設計、評価指標の選定、データの品質管理・検証方法
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  多数の特徴量を持つ回帰タスクにおいて、設計方針を整理し、特徴量の取捨選択や加工理由を説明できる分析経験。特徴量の生成過程で「データリーク」が発生していないか検証した経験。

Pima Indians Diabetes（欠損処理・評価指標）

Pima Indians Diabetesは、糖尿病の発症有無を予測する分類課題で、不均衡データへの対応が求められる中級者向けデータセットです。

血糖値やBMI、年齢などの医療系指標を扱うため、前処理やスケーリングの影響も結果に表れやすい構造になっています。

このデータセットでは、単純な精度指標だけではモデルの良し悪しを判断できず、RecallやPrecisionなど複数の評価軸を踏まえた判断が必要になります。

分類モデルの設計と評価を、実務で求められる判断の流れに沿って整理する題材として有効です。

【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  不均衡データにおける分類モデル設計、評価指標の使い分け、前処理の考え方、医療・倫理的リスクの考慮
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  不均衡な分類タスクに対して、複数の評価指標を用いながらモデル性能を判断し、設計意図を説明できる分析経験。誤判定がもたらすビジネス・社会的リスクを考慮した評価指標の選定経験。

Heart Disease UCI（解釈性・モデル比較）

Heart Disease UCIは、心疾患の有無を予測する二値分類問題で、特徴量の相関や評価指標の選定が難しい中級者向けデータセットです。

血圧やコレステロール、心電図情報など複数の指標を扱うため、前処理や特徴量の扱い方によって結果が大きく変わります。

このデータセットでは、精度だけでなく、見逃しや誤検知をどう評価するかといった判断軸が重要になります。

モデル結果をどの指標で評価し、どのように解釈するかを整理することで、分析設計における判断力を高めることができます。

【転職活動に向けて整理できるポイント】

• 整理できるスキル領域：
  分類問題における評価指標の選定、特徴量の扱い、モデル解釈の考え方、意思決定への繋げ方（因果推論的視点）
• 職務経歴書で記載できるスキル・経験：
  複数の評価指標を比較しながら、業務上の判断軸を意識したモデル評価を行った分析経験。モデルの解釈結果に基づき、「どの特徴量（行動）を改善すれば結果（健康状態）が変わるか」といった因果的な示唆を提示した経験。

Kaggleデータセットの選び方と失敗しないポイント

Kaggleには膨大な数のデータセットが公開されており、取り組みやすそうなものを何となく選んでしまうと、「手は動かしたが、転職時に何も語れない」という状態に陥りがちです。

特に実務経験者の場合、重要なのは“解けるかどうか”ではなく、分析の進め方や判断理由を整理し、第三者に説明できる題材かどうかです。

ここでは、Kaggleでの取り組みを自己満足で終わらせず、実務経験の整理や転職活動につなげるために、データセット選定時に意識したいポイントを解説します。

Kaggleデータセットの探し方（初心者向け）

Kaggleでデータセットを探す際に重要なのは、テーマの新しさや難易度ではなく、「どれだけ分析の比較材料が揃っているか」です。

Votes数が多く、複数のNotebookが公開されているデータセットは、さまざまなアプローチを参照できるため、自分の判断を相対化しやすくなります。

また、regression や classification といったタスクが明確なもの、顧客・売上・行動ログなど実務で説明しやすいテーマを選ぶことで、分析結果を転職時に言語化しやすくなります。

「解けそうか」よりも、「何をどう考えたかを説明できそうか」という視点で選ぶことが、Kaggle活用では重要です。

データサイズと欠損値の有無（Data Explorerの使い方）

データセット選定時には、Data Explorerでデータの中身を簡単に確認しておくことをおすすめします。ここでの確認は、分析効率だけでなく「説明しやすさ」にも直結します。

事前に見ておきたいポイントは以下です。

• 行数・列数（極端に大きすぎないか）
• 欠損値の多さ（前処理が目的化しないか）
• 列の型（数値・カテゴリ・日時など）
• カテゴリ数が極端に多くないか

扱いづらいデータを選んでしまうと、前処理に時間を取られ、分析設計や仮説検証の話ができなくなるため注意が必要です。

ライセンス（CC0、CC BYなど）と商用利用の可否

Kaggleのデータセットは無料で利用できるものが多い一方で、ライセンスの確認は見落とされがちです。

特に、NotebookをGitHubやポートフォリオとして公開する場合、商用利用の可否やクレジット表記の有無を把握しておく必要があります。多くのデータセットは CC0 や CC BY で提供されていますが、非商用限定のものも存在します。

転職活動で成果物を公開する可能性がある場合は、「後から使えなくなる」事態を避けるためにも、選定段階で一度目を通しておくと安心です。

Notebooksの充実度で学習しやすさを判断する

データセット選びで見落とされがちですが、関連Notebooksの充実度は非常に重要です。

Notebooksが多いデータセットは、分析アプローチの幅が広く、自分の判断を相対化しやすいというメリットがあります。

確認したいポイントは以下です。

• Votes数が多い Notebooksが存在するか
• EDA・前処理・モデル構築まで一通り揃っているか
• 解説があり、設計意図が読み取れるか

最初から完璧な分析を目指す必要はありません。他者のNotebooksと比較しながら「なぜ自分はこの判断をしたのか」を言語化できるデータセットを選ぶことが、Kaggleを転職につなげる近道です。

Kaggle実績を「転職」につなげるポートフォリオ作成術

Kaggleでの取り組みは、実務経験者にとって転職時のポートフォリオとして活用できます。ただし、「順位が高い」「スコアが良い」といった結果だけでは、必ずしも評価につながりません。

採用担当者が見ているのは、どのような課題設定を行い、どんな判断のもとで分析を進めたのかというプロセスです。

ここでは、Kaggleで得た実績を自己満足で終わらせず、転職活動で評価される形に落とし込むための考え方と整理方法を以下の4点を解説します。

1. データサイエンティストの転職は専門のエージェントに相談
2. データ・AI領域の転職で評価されるKaggle活用例
3. 採用担当者が見ているのは「順位」よりも「過程（Notebook）」
4. GitHubと連携してコードを整理する方法

データ・AI領域の転職で評価されるKaggle活用例

採用担当者に評価されやすいKaggleの使い方には共通点があります。それは、スコアや順位を強調するのではなく、「どのように考え、どこで判断したか」が読み取れることです。

特に評価されやすいのは、以下のような要素が自然に含まれているNotebookです。

• 仮説 → 分析 → 考察 → 次のアクションまでが一貫している
• 特定の業界や業務課題（金融・医療・ECなど）を意識したテーマ選定
• Kaggleでの学びを、実務や自社課題にどう応用できるかまで言及している

Kaggleは「分析力そのもの」だけでなく、データを使って課題をどう捉え、どう解決しようとするかを示す場として活用することで、転職時の説得力が大きく高まります。

採用担当者が見ているのは「順位」よりも「過程（Notebook）」

Kaggleでは上位入賞が注目されがちですが、転職活動においては順位そのものが評価されることは多くありません。

それよりも、Notebookを通じて「実務で再現可能な思考ができているか」が見られています。

Notebookに以下の観点が含まれていると、採用側は評価しやすくなります。

• データの理解や前処理に対する工夫と理由
• モデル選定や評価指標をどう考えたか
• 分析結果が、どのような意思決定につながるのか

「実際の業務でこの人に分析を任せたら、どう進めるか」がイメージできるNotebookは、それだけで強いアピール材料になります。

GitHubと連携してコードを整理する方法

KaggleのNotebookは単体でも価値がありますが、GitHubと連携して整理することで、より実務に近いアウトプットとして見せることができます。

複数のKaggleプロジェクトをGitHub上で管理し、分析の目的や工夫点をREADMEにまとめておくと、ポートフォリオとしての完成度が高まります。

具体的には、以下のような整理がおすすめです。

• プロジェクトごとにフォルダを分け、Notebookを配置
• READMEにデータ概要・分析方針・結果・改善点を簡潔に記載
• 必要に応じてHTMLやPDF形式でも閲覧できるようにする

「Kaggle × GitHub」という形で実績をまとめておくことで、分析経験を体系的に整理できている人材として、転職市場での評価につながりやすくなります。

データサイエンティストの転職は専門のエージェントに相談

データサイエンティストや機械学習・AIエンジニアの転職では、「どんな技術を使ってきたか」以上に、「その経験をどう整理し、どう説明できるか」が評価を大きく左右します。

Kaggleの実績も同様で、順位やスコアだけではなく、分析の背景や判断プロセスまで含めて伝えられるかどうかが重要になります。

Symbioriseは、データ・AI領域に特化した転職支援を行っており、こうした領域特有の評価軸も深く理解していますを前提にサポートしています。

単に求人を紹介するのではなく、Kaggleでの取り組みやNotebookの内容を含めて、「どの職種・どの企業で、どのように評価されるのか」という視点でから経験を整理することからサポートしてくれます。を重視しています。
SymbioriseにKaggle実績を活かした転職相談をする >>

まとめ

この記事では、Kaggleのデータセットを職種別（データサイエンティスト／機械学習・AIエンジニア／データアナリスト）とレベル別（初心者／中級者）の視点で整理し、実務経験者が自身のスキルや思考プロセスを転職市場で説明しやすくするための活用方法を解説しました。

Kaggleの価値は順位やスコアそのものではなく、どのように課題を捉え、分析し、判断したかを可視化できる点にあります。データセットの選び方やNotebookのまとめ方次第で、実務経験を構造的に整理し、説得力のあるアウトプットに変えることができます。

もし、「このKaggleの取り組みが、どの職種・どの企業でどう評価されるのか」「職務経歴書や面談で、どう説明すれば強みとして伝わるのか」といった点に悩んでいる場合は、Symbioriseにご相談ください。

今すぐ転職を決めていなくても、Kaggleで積み上げてきた経験を整理し、次のキャリアにつなげる視点を持つこと自体が、大きな一歩になります。

SymbioriseにKaggle実績を活かした転職相談をする >>