Kaggle
門脇 大輔, 阪田 隆司, 保坂 桂佑, 平松 雄司 :「Kaggleで勝つデータ分析の技術」、技術評論社、ISBN 978-4297108434 (2019年10月9日)。
坂本 俊之:「データサイエンスの森 Kaggleの歩き方 」、シーアンドアール研究所、ISBN 978-4863542938(2019年10月22日)。
石原 祥太郎, 村田 秀樹:「PythonではじめるKaggleスタートブック」、 講談社(実践Data Scienceシリーズ)、ISBN 978-4065190067(2020年3月19日)。
課題投稿者はデータ及び当該課題の説明が必須である。Kaggle社は、課題作成の支援、課題構成作成、データの匿名化、当該課題への最適モデルの運用などのコンサルティングを担当する。
参加する回答者は多様な手法を試し、最適モデル構築を目指し競い合う。大抵は投稿結果が即座に(秘匿化した課題に対する提出モデルの予測精度に基づき)採点され、上位順に掲載される。
期限後、課題投稿者が提出モデルの使用にあたり永続的に取消不能である無償利用権(その中には、開発したアルゴリズム、ソフトウェア及び関連知的財産権が含まれ、"特に断りのない限り包括的"に有効。)に同意した回答者に賞金を支払う。
公開課題の他、ヘビーユーザーや大学団体など参加者を限定した課題も提供している。