Пройдя все вышеописанные шаги, вы будете готовы к участию в крупных соревнованиях Kaggle. Поначалу соревнование может показаться пугающим, особенно когда вы участвуете впервые, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь. Как и любая другая платформа обучения и сообщества, Kaggle может помочь вам достичь вершин в своей игре, но только если вы знаете, как максимизировать ее преимущества.
Работа в команде — отличный способ учиться у опытных дата-сайентистов. Найти «сообщников» можно в чатах, комьюнити и пабликах, посвящённых Data Science, среди одногруппников по курсам или прямо на форумах Kaggle. В таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами. А ещё по ним написано множество подробных руководств — это бесценно для начинающего дата-сайентиста. Если вам нужны услуги машинного обучения, не стесняйтесь обращаться к нам.
Найдите проблемы, которые вам интересны, и постарайтесь создать лучший алгоритм. И то и другоепитона такжерпопулярны на Kaggle, и вы можете использовать любой из них для соревнований Kaggle. При всех имеющихся возможностях главная задача Kaggle — проведение соревнований. Каждый участник, независимо от статуса, https://deveducation.com/ может раскрыть свой потенциал в конкурсной деятельности. Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки. Kaggle – это сообщество, где страсть к данным объединяет людей и вдохновляет на новые открытия.
- Вам нужно знать, как начать свою карьеру в области науки о данных, и пройти несколько углубленных курсов, прежде чем попасть в Kaggle.
- Многие компании предоставляют предложения тем, кто занял высокое место в их конкурсах.
- Можно задать коллегам вопрос, начать дискуссию или просто дополнить свои наработки.
- Посмотрим, чем соревнования отличаются от ежедневных задач дата-сайентиста.
- Как специалист по данным, ваша работа включает в себя поиск и анализ данных.
- Хотя это может улучшить вашу видимость, в конечном итоге это не сделает вас лучшим специалистом по данным.
Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle. Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»). Посмотрим, чем соревнования отличаются от ежедневных задач дата-сайентиста. Современный Data Science практически необъятен, поэтому выбирайте состязания, релевантные вашим устремлениям. Например, если вы планируете стать специалистом по компьютерному зрению, то соревнования по обработке естественного языка скорее отвлекут вас, чем принесут пользу.
Участвуйте В Соревнованиях, Чтобы Отточить Свои Навыки
Кроме того, если вы предпочитаете избегать переполненных месячных курсов, доступных на платформах электронного обучения, изучите эти более короткие и простые варианты. Несмотря на недавний рост популярности, большие данные все еще относительно неопределенны по сравнению с другими хорошо зарекомендовавшими себя областями технологий. В результате большинству новичков трудно практиковаться и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов.
Затем перейти к Kaggle Learn, чтобы закрепить знания по выбранному языку программирования, начать погружение в машинное обучение и познакомиться с методами визуализации данных. Kaggle публикует соревнования, которые инициируют компании — они ищут решения актуальных проблем и дают участникам реальные наборы данных. Это дает возможность не только получить опыт в решении задач, но и начать взаимодействовать с компаниями и их запросами. Kaggle используют и начинающие, и опытные дата-сайентисты со всего мира.
С этой вкладки мы можем загрузить получившиеся файлы на компьютер, а потом выгрузить их для участия в соревновании. Их оценки не приближают нас к вершине таблицы лидеров, но оставляют место для множества улучшений в будущем! Также мы получили представление о производительности, которую мы можем ожидать, используя всего лишь один источник с данными. Чтобы запустить весь notebook и записать новую версию, нужно нажать голубую кнопку Commit & Run в правом верхнем углу ядра. Это действие выполнит весь код и сохранит любые файлы, которые будут созданы во время запуска.
Как Использовать Kaggle
У нас есть команда экспертов, которые могут помочь вам в решении ваших задач. Это отличное место, где можно узнать больше о машинном обучении, применить полученные знания на практике и посоревноваться с другими специалистами по изучению данных. Благодаря множеству учебных пособий и доступным наборам данных, Kaggle будет интересен энтузиастам машинного обучения. Наука о данных — это очень широкий термин, который можно трактовать по-разному в зависимости от того, с кем вы разговариваете. Но предположим, что мы говорим именно о соревновательной науке о данных, например, о том, что вы видите на Kaggle.
Kaggle дает новичкам возможность узнать больше о машинном обучении и позволит им использовать свои навыки независимо от того, где они находятся. Цель Kaggle — дать вам инструменты, необходимые для того, чтобы стать специалистом мирового класса по исследованию данных. Они предоставляют вам доступ к реальным данным в режиме реального времени, чтобы вы могли попрактиковаться в решении проблем, аналогичных тем, с которыми сталкиваются компании по всему миру.
Эти задачи могут быть самыми разнообразными — от прогнозирования цен на жилье до обнаружения раковых клеток. На Kaggle есть огромное сообщество специалистов по машинному обучению, которые всегда готовы помочь другим в решении их kaggle это проблем. Помимо конкурсов, на Kaggle есть множество учебных пособий и ресурсов, которые помогут вам начать изучать машинное обучение. Kaggle — это онлайн-сообщество для энтузиастов науки о данных и машинного обучения (ML).
Внимательно изучите тетради, решающие конкретные задачи, и попытайтесь их повторить. Кроме того, сосредоточьтесь на примерах кода с наибольшей активностью или от признанных участников для исследовательского анализа данных. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем больше активности, тем точнее код. Как специалист по данным, ваша работа включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам высококачественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для общего пользования.
Какие Конкурсы Kaggle Я Мог Бы Решить?
Призовые места обеспечат не только денежным призом, но и всемирной известностью в сообществе Data Science. Более того, если вы предпочитаете избегать насыщенных месячных курсов, доступных на платформах электронного обучения, изучите эти более короткие и прямые варианты. Обратите внимание, что понимание методологии и концепции будет более полезным для вас, чем простое копирование кода. Хотя это может улучшить вашу видимость, в конечном итоге это не сделает вас лучшим специалистом по данным.
Если вы начинающий специалист по изучению данных, Kaggle — лучший способ начать работу. Многие компании предоставляют предложения тем, кто занял высокое место в их конкурсах. Фактически, Kaggle может стать вашей постоянной работой, если вы сможете занять одно из первых мест в рейтинге. Вы можете загрузить дополнительные наборы данных со своего компьютера, из соревнований kaggle или из общедоступных ядер других Kagglers в свое ядро.
Неудивительно, что экстраординарный Gradient Boosting Machine (использовалась библиотека LightGBM) отработал лучше всего. Позже мы сможем использовать эти закономерности для моделирования решений, например, какие переменные использовать (смотрите notebook для реализации). Последняя вкладка Versions позволяет посмотреть предыдущие коммиты. Мы можем смотреть изменения в коде, просматривать лог-файлы запуска, видеть pocket book, сгенерированный при запуске, и загружать выходные данные прогона.
Теперь, когда вы получили базовое представление о том, как работает Kaggle, и вдохновились тем, сколько преимуществ можно получить от соревнований, настало время начать. Здесь я кратко рассказываю о Python Jupyter Notebook, который я собрал для Home Credit Default Risk problem. Но чтобы получить представление, лучше всего будет скопировать его и запустить самостоятельно (вам не придётся что-то скачивать или настраивать, так что очень рекомендую это сделать). Но, скорее всего, вы получите советы и поддержку опытных дата-сайентистов. Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы. Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества.
Kaggle — это универсальное онлайн-сообщество специалистов по данным, поскольку оно дает вам возможность учиться у других, общаться в сети и демонстрировать свою работу. Вы можете задавать вопросы, общаться с коллегами и развивать свои существующие знания через свое сообщество. Принадлежащая Google, в настоящее время это крупнейшая в мире краудсорсинговая веб-платформа для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.
Хотя наборы данных Kaggle являются стандартными, вы все же можете выполнить проверки, чтобы убедиться, что данные соответствуют вашим спецификациям. Когда вы успешно приобрели знания для новичка, вы можете приступить к поиску данных, которые помогут вам практиковаться. Хотя наука о данных проще, чем думает большинство людей, в этой области есть несколько несомненно сложных теорий. Но, для лучшего понимания, есть еще много Kaggle курсы О концепциях науки о данных с упором на их практическое применение. Самое главное, Kaggle предлагает эти фрагменты кода в настраиваемом формате Jupyter Notebook, что позволяет вам изменять файлы и вносить нужные изменения в свой блокнот. Наборы данных Kaggle — его наиболее часто используемая функция, сбор данных в реальном времени — большая проблема для большинства специалистов по данным.
Если вы начинаете с нуля, то выберите Python, это универсальный язык, он поможет в решении самых разных задач. Для начала можно прочитать нашу статью про Python-минимум для дата-сайентиста. Это не обязательно связано с машинным обучением, но для начала вам потребуется понимание основ машинного обучения. Предпосылок для кодирования также нет, хотя я бы рекомендовал предварительно иметь некоторый опыт программирования на Python или R.
Конкурсы дают возможность начинающему решать реальные задачи в области Data Science на базе Kaggle Datasets. Соревнования позволяют на практике получить нужные дата-сайентисту знания и навыки. Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным. Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе.
Как только вы осознаете, что здесь главное — не превзойти других, а улучшить свои навыки, вы получите от соревнований максимальную пользу. Когда вы регистрируетесь на Kaggle, вы получаете не только доступ ко всем ресурсам, но и возможность стать частью сообщества экспертов по аналитическим данным. Кроме того, для исследовательского анализа данных сосредоточьтесь на образцах кода с наибольшей активностью или от признанных участников. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем выше активность, тем точнее он будет.
Тем не менее, для более продвинутых пользователей у Kaggle есть фрагменты кода на R, Julia и SQLite. Несмотря на недавний рост популярности, большие данные все еще остаются относительно неопределенными по сравнению с другими признанными технологическими областями. В результате большинству новичков трудно практиковать и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов. Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса. В Kaggle проводится множество конкурсов по науке о данных, чтобы проверить свои знания в сравнении с коллегами и улучшить свое резюме.
