前回の記事 (Kaggle で称号を獲得するためには？ (入門編)) では、Kaggleの称号やカテゴリを簡単にまとめながら、はじめの称号である Novice とその次の称号である Contributorになるために必要なことをまとめていきました！
もしKaggleの称号とは？ カテゴリとは？という人がいればそちらの記事から読んでもらえるといいと思います！
今回の記事は、続きとして 3番目に獲得できる 「Expert」という称号の取得方法についてまとめていきます！！
Kaggle Expert とは？
Kaggle には、 Novice, Contributor, Expert, Master, Grand Master の 5つの称号がありますが、その真ん中の3番目の称号であり、実力でとる必要のある はじめてのメダルとなります！
Kaggle をはじめて目指したい一つの目標になると思います！
前回も説明しましたが、Kaggleでは カテゴリごとに称号が与えられるので、カテゴリごとに紹介していきます！
メダルの獲得基準に upvoteという単語がでてきますが、これは「いいね・高評価」と考えてもらえたら良いと思います！
Kaggleでは、投稿に対して upvoteを行っていってその数によってメダルが与えられる仕組みになっています。
コンペ の Expert
コンペの Expertになるための条件は、銅メダル以上を 2つ以上獲得することです。
ちなみに、2021/9/13現在で Expert の人は 7007 / 163947 = 約4.3 %
Master, Grand Master も合わせた Expert以上の人は全体の 約5.4 %です！
コンペの場合、参加規模(チーム)によって条件が変わってきます。
- 0 ~ 249 チーム : 上位 40%
- 250 ~ 1000チーム : 上位 100位
- 1000チーム以上 : 上位 10%
Code の Expert
Code(Notebook)の Expertになるための条件は、銅メダル以上を 5つ以上獲得することです。
ちなみに、2021/9/13現在で Expert の人は 2256 / 27104 = 約8.3 %
Master, Grand Master も合わせた Expert以上の人は全体の 約9.4 %です！
5 upvote 以上のNotebook を投稿すると、 銅メダルを 1つ獲得
5 upvote の Codeを5つ以上共有する必要があるということで条件面的には、少し難しそうに感じる印象がありますが、Expertの取得人数は、コンペに次いで多いカテゴリになります！
Discussion の Expert
コンペの Expertになるための条件は、銅メダル以上を 50個以上獲得することです。
ちなみに、2021/9/13現在で Expert の人は 1921 / 28585 = 約6.7 %
Master, Grand Master も合わせた Expert以上の人は全体の 約7.1 %です！
1 upvote 以上のDiscussion を投稿すると、 銅メダルを 1つ獲得
1upvoteしてもらうだけで、メダルがもらえるということでメダルの獲得が一番容易なカテゴリです！
その一方で、Expertになるためには、50個以上のメダルが必要であり、必要なメダルは一番多いカテゴリになるので、地道にメダルを集めていく必要がありそうです！
Dataset の Expert
コンペの Expertになるための条件は、銅メダル以上を 3つ以上獲得することです。
ちなみに、2021/9/13現在で Expert の人は 626 / 6452 = 約9.7 %
Master, Grand Master も合わせた Expert以上の人は全体の 約10.4 %です！
5 upvote 以上のDataset を投稿すると、 銅メダルを 1つ獲得
コンペに比べて、 Code, Discussionも母数はすくなかったですが、さらにそれらよりも母数が少ない Dataset。メダルの獲得条件は Codeと同じですが、獲得する必要なメダルがCodeより少ないのは特徴の一つですね！
おわりに
今回の記事では、前回の(Kaggle で称号を獲得するためには？ (入門編))に引き続き、Kaggle Expertになるために必要なことについてまとめていきました！ Expert以上になってくると実力が伴うところであるので、割合も少なくなっていきますね！
次の記事では、 Kaggle Master , Grand Master になるまでについても取り上げていきたいと思います！
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