Kaggle Для Начинающего Дата-сайентиста

Кроме того, метаданные часто включают информацию о том, как были собраны данные и как они могут быть использованы для различных целей. Kaggle — это ваше онлайн-сообщество и сторонник как специалиста по данным, потому что он дает вам возможность учиться у других, общаться и демонстрировать свою работу. Вы можете задавать вопросы, общаться со своими коллегами и опираться на имеющиеся знания в своем сообществе.

Если вас собеседует опытный специалист, будьте уверены, он по достоинству оценит ваши навыки, полученные на Kaggle. Высокий рейтинг на платформе помогает легко устанавливать контакты со многими известными участниками Kaggle, у вас появляется огромное количество друзей по всему миру. Или, например, решал задачи по распознаванию рака на медицинских снимках, кораблей на спутниковых снимках и много других. Главное здесь — не опускать руки, если что-то не получается, продолжать набираться опыта и находить новые решения. Когда решения выстреливают, ты поднимаешься на лидерборде участников соревнования, занимаешь призовые места, это сильно мотивирует.

В сообществе специалисты делятся своими разработками и принимают участие в оценке деятельности других пользователей. Ресурс Kaggle позволяет дата-сайентистам выкладывать различный контент, начиная с EDA-задачи, соревнований и заканчивая методами оптимизации кода. На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей.

Теперь, когда вы знаете свои инструменты и как их использовать, пришло время попрактиковаться в старых наборах данных Kaggle. Я рекомендую проработать набор стандартных что такое kaggle проблем машинного обучения в репозитории машинного обучения UCI или аналогичном. Есть много способов научиться и практиковать прикладное машинное обучение.

Если вы находитесь даже в топ-200 или топ-300 рейтинга на Kaggle, вам начинают регулярно поступать предложения о работе от крупных технологических компаний и амбициозных стартапов. Например, знаю, что большая концентрация людей с высоким рейтингом на платформе работают в NVIDIA или успешном стартапе H2O.ai. В итоге ты становишься специалистом в области беспилотного транспорта, распознавания медицинских изображений, спутниковых снимков, вопросно-ответных систем и множества других направлений AI. В этом я не сильно преуспел, только 5 из 87 (6%) соревнований я решал в командах.

Чем хороша платформа Kaggle

В этой статье я подробно расскажу о том, как работает Kaggle, какие виды соревнований существуют, а затем подробно расскажу о том, как можно решить поставленную задачу с помощью машинного обучения. Изучение проектов коллег позволяет обнаружить «белые пятна» в собственных знаниях, а также понять, какие хард-скилы нужно подтянуть. Kaggle, таким образом, помогает относительно быстро совершенствоваться.

Например, модель Random Forest из библиотеки scikit-learn — у нас есть об этом хорошая статья. Так вы познакомитесь с основными инструментами машинного обучения, привыкнете делить датасет на обучающую и тестовую части, узнаете про кросс-валидацию и метрики работы модели. Самые популярные языки в Data Science и Kaggle-сообществе — Python и R. 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. Хотя вам вряд ли достанется приз, а задачи сильно отличаются от «промышленного» Data Science, соревнования — это отличный инструмент обучения.

Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам. При всех имеющихся возможностях главная задача Kaggle — проведение соревнований. Каждый участник, независимо от статуса, может раскрыть свой потенциал https://deveducation.com/ в конкурсной деятельности. Все следующие уровни пользователю присваиваются после соревнований и активного участия в жизни платформы. Но, скорее всего, вы получите советы и поддержку опытных дата-сайентистов.

Конкурсы[править Править Код]

Найти «сообщников» можно в чатах, комьюнити и пабликах, посвящённых Data Science, среди одногруппников по курсам или прямо на форумах Kaggle. В жизни приходится побеждать всех — включая самого себя и своё предыдущее решение. Компании выкладывают на Kaggle самые сложные и запутанные проблемы, которые не решить за один день. В реальном Data Science они могут быть простыми, да и бизнес диктует требование выбирать более лёгкие задачи с быстрым результатом.

Чем хороша платформа Kaggle

Получил серебро и приглашение в VK (ранее Mail.Ru Group) на митап, чтобы рассказать о своём решении. Сегодня Kaggle старается делать соревнования доступнее для участников, у которых нет возможности доступа к большим вычислительным ресурсам. Главный критерий — решения должны запускаться в Kaggle Kernels. Поэтому для таких облачных вычислений будет достаточно обычного ноутбука. Если какой-то день вы пропускаете, то теряете возможность протестировать свои решения и идеи. Поэтому, как только у меня выдавалась свободная минута, я программировал, старался побыстрее протестировать и как можно чаще отправлять свои решения.

Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»).

Конкурентное машинное обучение может стать отличным способом для развития и отработки своих навыков, а также для демонстрации своих возможностей. Kaggle это сообщество и сайт для проведения соревнований по машинному обучению. Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению.

В октябре 2023 года Адель выступил с лекцией для студентов в МФТИ, на которой рассказал, что помогло ему достичь топовых позиций и как Kaggle повлиял на его дальнейшее профессиональное развитие в Data Science. По материалам прочитанной лекции решили опубликовать эту статью. Адель Валиуллин делится опытом участия в соревнованиях и рассказывает, как занять высокое место в рейтинге Kaggle. Обратите внимание, что понимание методологии и концепции будет более полезным для вас, чем простое копирование кода.

Какие Конкурсы Популярны На Kaggle?

Специалистам в области Data Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки. Платформа Kaggle помогает начинающим дата-сайентистам практиковаться на реальных данных, а опытным — изучать работу коллег и соревноваться с ними. Каждый конкурс на Kaggle имеет связанный с ним набор данных и цель, которую вы должны достичь (например, предсказать цены на жилье или обнаружить раковые клетки). Вы можете обращаться к данным как можно чаще и строить свою модель прогнозирования. Тем не менее, как только вы представите свое решение, вы не сможете использовать его для последующих представлений.

Kaggle — это платформа, на которой ученые, изучающие данные, могут соревноваться в решении задач машинного обучения. 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 проблем. Помимо конкурсов, на Kaggle есть множество учебных пособий и ресурсов, которые помогут вам начать изучать машинное обучение. Мини-курсы, предлагаемые платформой, обучают самым разным направлениям, включая, например, введение в SQL, введение в машинное обучение, Python, визуализацию данных и другие.

А когда вы отточите общие навыки машинного обучения, будет важно поучиться у экспертов в конкретной отрасли — это увеличит вашу ценность. На практике в Data Science для большинства задач (исследовательский анализ, очистка данных, A/B-тестирование, классические алгоритмы) уже есть проверенные решения и фреймворки. 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. Это практически тепловая карта без использования функции Seaborn heatmap. Здесь мы подсчитываем каждую комбинацию огранки и чистоты алмаза с помощью pd.crosstab.

В ней можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Некоторые из этих соревнований проводятся просто для развлечения или обучения, но победители все равно получают денежные или товарные призы. Ну а последующие статусы пользователь получает уже за участие в соревнованиях и вообще активную жизнь на платформе. Перед сдачей экзамена нужно осуществить обучение первой модели на легком datasets. Ваше решение поставленной Kaggle-задачи появится в таблице конкурса. Работа в команде — отличный способ учиться у опытных дата-сайентистов.

  • Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования.
  • Например, во время новогодних каникул я смог весьма неплохо решить соревнование от Baidu по 6D позиционированию автомобилей по фотографиям, сделанным с камер беспилотников.
  • Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих равных возможностях двух кандидатов.
  • Это способствует совершенствованию собственных знаний и навыков и их отработке на практике.
  • Когда бы я ни пытался разбираться с другими примерами и фрагментами кода, меня поражала сложность, и я сразу же терял мотивацию.

Не стесняться обмениваться опытом с другими специалистами — так вы не только получите ответ на свой вопрос, но и обзаведётесь полезными связями. Удивительно, конечно, какая открытая культура общения на таких ИТ-мероприятиях мирового уровня. Афтерпати конференции проходил на огромном стадионе Oracle Park (домашняя арена команды San Francisco Giants) с выступлением Гвен Стефани.

Чем хороша платформа Kaggle

Представьте, что вы тратите свое время и деньги на изучение теории и не можете практиковаться во время обучения. Существует множество платформ для машинного обучения, и вы можете использовать многие из них, но начните с одной. Кроме публичных конкурсов также организуются закрытые соревнования, в которых участвуют только специалисты с определённым рейтингом Kaggle.

Если вы слышали что-то о Kaggle, но ещё не пробовали платформу в работе, то эта статья для вас. В ней относительно коротко рассказывается о том, как всё это работает, в каких соревнованиях можно участвовать и какие вообще возможности предоставляет платформа участникам. Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей.

Если вы профессионал, вероятно, и так найдёте, чем заняться. Но, как и говорилось выше, эта статья для начинающих дата-сайентистов, которые хотят присоединиться к комьюнити Kaggle. Изначально эта платформа задумывалась чисто как соревновательная, её разрабатывали для проведения соревнований по Data Science. Но с течением времени Kaggle «обросла» новыми возможностями и разделами.

Share

Iscriviti alla Newsletter!

Per rimanere aggiornati costantemente!