모든 개발자가 그러하듯이 이론 학습만으로는 실전 역량을 키우기가 무척이나 어렵다. 머신러닝도 마찬가지라고 볼 수 있다. 일반적인 백엔드 서버 개발이나 클라이언트, 웹 개발과는 약간 다르게 머신러닝을 통해 개발하는 일은 비즈니스의 문제 해결에 집중되어 있다고 볼 수 있다. 기존과 같이 로직을 만들고 API로 테스트하는 방식의 역량 개발 방법으로는 머신러닝 역량 수준을 올리기 어렵다.

캐글은 이런 학습 한계점을 한단계 끌어 올리는 중요한 역할을 한다. 데이터/문제/도전과제(목표)를 한번에 던져주고 그 안에서 자유롭게 개발을 하고 비즈니스 목적을 달성하기 위해 뛰쳐 나갈 수 있는 곳이다. 데이터 사이언티스트의 놀이터라고도 볼 수 있다. 

이 책은 캐글을 '왜' 해야하는지에 대한 자세한 설명과 함께 참가 팁, 시작 방법, 점수에 대해서 설명하면서 초급 머신러닝 개발자도 소프트 랜딩할 수 있도록 도와준다. 여기에 더해 실제로 수행했던 대회와 코드를 오픈소스로 제공함으로서 스스로 생각해보고 코드도 보면서 자가 학습을 도와주는 선순환 구조로 되어 있다.

머신러닝을 공부하고 캐글을 처음 시작해보려는 개발자들을 위한 필수 지침서라고 볼 수 있다.