kaggleには公式が用意した複数のチュートリアルと、公式推奨のコミュニティが作った複数のガイドがあります。今日はtutorialの一覧と一言解説・進む順番をまとめて行きます。
tutorial初心者向け
始めの２つはどちらもpythonそのものについての学習
データをpandasの表でもらうこと、評価関数、randam forestあたり
tutorial 中級者向け
deeplearningの入門、パーセプトロンの解説
テストデータの分割やXGBoostの使用例
pandasのさまざまな機能の紹介
tutorial 上級者
時系列データの取り扱い
特徴量エンジニアリング 自分でDataFrameに新しい特徴量を加える(解説済み)
画像分類の初歩についてLv：MNIST,CIFAR-10あたり
上から下に向かって進んでいくのが公式推奨ルートです。途中で疑問がたくさん出てくると思いますので、そのキーワードを調べると大学の授業資料などが引っかかるのでそれを読むと理解が深まります。そして、個別の細かい理解をするにはやはりオライリーで本を読むのが最適かと思います。tutorialはそれぞれの分野への入門、DataScience全体への理解を深めてくれる教材が多い印象です。
tutorialについても上の一言解説を見て知っている部分が多いと思えばSKIPするのはありでしょう。pythonを読める人が改めてtutorialをこなす必要は、修了時にもらえる認定証が欲しいなど以外ではないです。