第3段階：アカウント作成と画面の歩き方
ここから実際に手を動かします。所要時間は 15分程度 です。
1. アカウントを作る
- https://www.kaggle.com/ を開く。
- 右上の Register（登録）をクリック。
- Register with Google を選ぶのが一番ラクです（Googleアカウントがあれば即完了）。メールアドレスでの登録も可能です。
- ユーザー名（Username）を決めます。後から変更しづらいので、公開して恥ずかしくない名前にしてください。世界中に表示されます。
- 利用規約に同意して完了。
⚠️ 1人1アカウント厳守です。複数作るとルール違反（永久BAN対象）になります。
2. 最初にやるべき設定：電話番号認証
これをやらないと、GPUが使えず、Notebookからインターネットにも繋がりません。登録したらすぐやりましょう。
- 右上のアイコン → Settings（設定）。
- Phone Verification（電話番号認証）の欄で、国を「Japan (+81)」にして自分の携帯番号を入力。
- 日本の番号は先頭の
0を取って入力します（例：090-1234-5678 →9012345678）。
- 日本の番号は先頭の
- SMSで届いたコードを入力して完了。
あわせて、プロフィール（自己紹介・所在地など）も入れておくと、後述の Contributor 称号の条件を満たせます。
3. 画面の読み方（英語が読めなくても大丈夫な地図）
ログイン後の画面の、左サイドバーが基本の地図です。
| 英語表記 | 日本語 | 役割 |
|---|---|---|
| Home | ホーム | 最近の活動・おすすめ |
| Competitions | コンペ | 大会の一覧 |
| Datasets | データセット | 公開データ |
| Models | モデル | 学習済みモデル |
| Code | コード | Notebook（プログラム）一覧 |
| Discussions | 掲示板 | 議論 |
| Learn | 学習 | 無料講座 |
| More | その他 | ドキュメント等 |
右上のアイコンからは Your Profile（自分のページ）/ Settings（設定） に行けます。
ブラウザごと日本語にしてしまう方法
Google Chromeなら、ページ上で右クリック →「日本語に翻訳」で、サイト全体が日本語表示になります。最初のうちはこれで十分です。専門用語は変な訳になりますが、場所の把握には困りません。
詳しい英語対策は英語の壁をこえるにまとめています。
4. コンペページの歩き方（Titanicを例に）
次のURLを開いてください。これがKaggleの「最初の一歩」として世界共通の入門コンペです。
https://www.kaggle.com/c/titanic
上部にタブが並んでいます。見るべき順番は次の通りです。
| 順番 | タブ | 何をする |
|---|---|---|
| ① | Join Competition ボタン | まず参加登録（押さないとデータが使えない） |
| ② | Overview | 課題の説明を読む（翻訳してOK） |
| ③ | Data | どんな列があるか確認する |
| ④ | Code | 他人のNotebookを眺める |
| ⑤ | Leaderboard | 順位表を見る |
| ⑥ | Submissions | 自分の提出履歴（まだ空） |
Titanicの課題はこういうもの
- 1912年に沈没したタイタニック号の 乗客名簿データ が与えられる。
- 年齢・性別・客室等級・運賃・乗船港などの情報から、その人が生き残ったか（1）死亡したか（0） を予測する。
- 評価指標は Accuracy（正解率）。高いほど良い。
Dataタブに出てくるファイル
| ファイル | 中身 |
|---|---|
train.csv | 891人分。Survived（生死）の列がある |
test.csv | 418人分。Survivedの列がない。これを予測する |
gender_submission.csv | 提出ファイルの見本 |
train.csvの列（これがデータの「意味」）
| 列名 | 意味 |
|---|---|
| PassengerId | 乗客の通し番号 |
| Survived | 0＝死亡 / 1＝生存（これが予測対象＝目的変数） |
| Pclass | 客室の等級（1＝一等、2＝二等、3＝三等） |
| Name | 氏名 |
| Sex | 性別（male / female） |
| Age | 年齢（欠けている人がいる） |
| SibSp | 同乗している兄弟・配偶者の数 |
| Parch | 同乗している親・子の数 |
| Ticket | チケット番号 |
| Fare | 運賃 |
| Cabin | 客室番号（大半が欠けている） |
| Embarked | 乗船した港（C / Q / S） |
映画『タイタニック』を思い出してください。女性・子ども・一等客室の人が優先的に救命ボートに乗ったという史実があります。つまり
SexとPclassとAgeが効きそうだ、と予想できます。この「データの背景を考えること」こそが、Kaggleの本質的な面白さです。
5. 提出ファイルの形式を確認する
gender_submission.csv を見ると、形式がわかります。
PassengerId,Survived
892,0
893,1
894,0
...- 1行目は ヘッダー（列名）。
test.csvの418人全員について、1行ずつ予測を書く。- 列は PassengerId と Survived の2列だけ。
この形式を守らないと「Submission Scoring Error」になります。提出でつまずく原因の9割はこの形式ミスです。
6. ここまでの確認チェックリスト
次のページでは、分析を書く場所である Notebook の使い方を覚えます。