質問もらいました。

大学２年の情報学部ということで、もう少ししたら専門家になるような方でしょうか。機械学習とかKaggleに、２年という早い時期から取り組むことができれば、とても強くなれそうですよね。

自分が学びたいことの目的意識に沿って学ぶのが一番楽しいし、効率が良いと思います。
もし、機械学習とかKaggleの実践的なことが学びたいのであれば、アドバイス１のように開催中のコンペに参加してKernelを参考にするのが一番良いと思います。

アドバイス１

オライリーの機械学習の本を一通りやったということなので、機械学習やKaggleに興味を持った場合は、もう実践あるのみですね。

Kaggleで開催中のコンペに挑戦してみてはKernelから学ぶのがいちばん勉強になると思います。

今は、タイタニックのような「テーブルデータ」らしいコンペがないのでどれを選ぶか難しいですが、参加人数の多いコンペなどから挑戦してみるのが良いと思います。

なお、Kaggle特有のやり方などは、私が作ったyoutubeでのKaggleのチュートリアルの動画やKernel、tkm2261さんのyoutube動画を見るとわかるので、みてみるのはお勧めです。

アドバイスその２

普通の方には、アドバイス１のように、とにかく実践しようと言うのですが、情報学部の方で理論から学ぶのが好きなら、本を読み進めるのも良いかもしれません。
読みたい本を読みましょう！

その他

次のグループで毎週Kaggleのハンズオンを行なっているので、もしよければいらしていただくと、懇親会などでもう少し実情に沿ったアドバイスができると思います。（学生は無料です）

関連記事

以前に関連する記事を書いていますので、リンクを貼っておきます。