技術的な要素は無いのですが、忘れやすいのでコピペ出来るように記事を残しておきます。
目次
kaggle.jsonをGoogleドライブに保存しておく
kaggleのAccount画面でCreate New API Tokenボタンを押してkaggle.jsonをダウンロードし、Googleドライブに保存する(私の場合は’Colab Notebooks’直下)。
Colabの規定ディレクトリにkaggle.jsonをコピー
Colabのノートブック画面でGoogleドライブに接続。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')ターミナルでkaggle.jsonを所定の位置に配置。ColabのターミナルではCtrl+C、Ctrl+Vでコピペ出来ないので、それぞれCtrl+Insert、Shift+Insertのショートカットで代用する（メニューバーの『編集』でもコピペ出来ない……）。
/content# mkdir /root/.kaggle/
/content# cp '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kaggle.json' /root/.kaggle/kaggleコマンドでデータダウンロード
Kaggleのコマンド自体はkaggleのサイトに表示されるので、コンペの利用条件を承諾してからコマンドをコピペするだけです。
/content# kaggle competitions download -c house-prices-advanced-regression-techniques
Warning: Looks like you're using an outdated API Version, please consider updating (server 1.5.12 / client 1.5.4)
Downloading train.csv to /content
0%| | 0.00/450k [00:00<?, ?B/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 450k/450k [00:00<00:00, 61.1MB/s]
Downloading sample_submission.csv to /content
0%| | 0.00/31.2k [00:00<?, ?B/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 31.2k/31.2k [00:00<00:00, 33.8MB/s]
Downloading test.csv to /content
0%| | 0.00/441k [00:00<?, ?B/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 441k/441k [00:00<00:00, 60.6MB/s]
Downloading data_description.txt to /content
0%| | 0.00/13.1k [00:00<?, ?B/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 13.1k/13.1k [00:00<00:00, 12.4MB/s]Colabの操作性は初心者に優しくない
Colabのインスタンスを立ち上げるたびに各種操作が必要なのが果てしなくだるいですね……。GoogleのColabチームは操作性の向上に消極的なようで、細かいところでストレスが蓄積します。GBレベルのデータダウンロードが厄介なのも大きな弱点です。
AutoMLがオープンソースでも出てきており、細かいチューニングが不要な用途ではnotebookの体裁すら不要なノーコードの時代になってきています。本来はGUIでボタンぽちーで分析完了出来てしかるべきです。ちなみにお高いDataRobotや無料でもそこそこ使えるAutoAI with IBM Watson Studioでは既にGUIでAutoMLが可能です。
伸びしろがある若い方なら思い切ってワークステーションを買ってみては？
ワークステーションに50万円払える方は、買ってしまってローカルのJupyter Notebookで分析した方がシアワセになれるかも知れません。もちろんLinuxの知識が多少はあることが前提ですが。
私が大学時代に貯金をはたいて購入したDECのパソコンは50万円しましたから、伸びしろがある方なら無駄な投資にはならないと思います。
