Kaggleには“Novice”から“Grandmaster”までの５つのランクが用意されています。
上位の“Master”や“Grandmaster”は条件が難しく、高いスキルを持っている人でなければ狙うのは難しいですが、“Expert”であれば初心者や中級者の方でも気軽に挑戦することができます。
Expertになるための方法①Competitions Expert
技術系ブログなどで、「KaggleのExpertになった」という記事を見かけることがあります。
このような記事では大抵の場合、Competitions Expertを指していることが多いです。
Kaggleでは2022年11月現在、8000人以上のCompetitions Expertがいます。この数字はこれから紹介する３つのExpertと比べると圧倒的に数が多く、Kaggleユーザーにとても人気があることが分かります。
Competition Expertになるには、コンペで2枚以上メダルを獲得することが必要です。
メダルを取るには上位数％～10%ほどの成績を取らなければならないので、初心者の方にはハードルが高いのではないかと思います。
初心者の方は無理に上位に入ろうとすることはせず、他の人の戦略をノートブックなどで学びながら少しずつ自分の順位を上げていくのが良いと思います。
Expertになるための方法②Datasets Expert
Datasets Expertになるには、KaggleにDatasetsを投稿し、メダルを3枚以上獲得することが必要です。Datasetsでメダルを取るにはVoteを５つ獲得しなければなりません。
Datasetsは注目されている分野（最近ではCOVID-19やアメリカ大統領選など）に関するデータであればすぐにVoteを稼ぐことができるかもしれませんが、初心者の方がすぐにメダルを手に入れるのは難しいのではないかと思います。
Expertになるための方法③Notebooks Expert
Notebooks Expertは、自分が公開したNotebookによってメダルを5枚獲得するという条件があります。
NotebookではVoteを５つ集めると1枚メダルを貰うことが可能です。
Notebookは他のユーザーに役立つ内容を上手く、見やすくまとめれば高い評価を得て、多くのVoteを集めることができますが、初心者の方がクオリティの高いNotebookを作るのは少し難しいと思います。
初心者の方はまず、Kaggle経験を増やし、他の人のNotebookをたくさん読んで、どんなNotebookを書けば高評価を得られるのかを研究したり、機械学習ライブラリやモデルの使い方、実装方法などを勉強することを優先させる方が良いでしょう。
Expertになるための方法④Discussion Expert
Discussion Expertになるには、DiscussionやNotebookでのコメントでメダルを50枚以上集めることが必要です。メダルはコメントでUpvoteを１つ貰うと獲得できます。（ただし、コメントにDownvoteが付いている場合はDownvoteよりも多くのUpvoteを貰う必要があります。）
50枚と言うととても難しいのではないかと思われる人もいるかもしれませんが、実はDiscussion Expertになるのは他の３つの手段よりも遥かに簡単です。
その理由は、Dicussionではメダルを貰うための条件が非常に緩いからです。
Upvoteを１つ以上貰えば、簡単にメダルを貰えます。これを50回繰り返せば、Expertになれてしまいます。
Discussionではたくさんのためになる情報や、色々な議論が交わされています。
情報に対してお礼を書いたり、議論で自分を考えを述べる、といったことを何回も積み上げていけば、意識することなくメダルを稼げます。
とりあえずExpertになりたいなら、Discussionが狙い目
Expertになることにどれだけの価値があるのかはよく分かりませんが、プロフィールのページが紫色になったり、自分のランキングを見ることもできるようになるので、ある程度の充実感は得られるのではないかと思います。
以上ご紹介した通り、Expertになるための方法は全部で４つあり、Discussion Expertが最もハードルの低い方法です。KaggleでExpertを目指したいという方は、まずDiscussionから初めてみてはいかがでしょうか。
