Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению. Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей. Это способствует совершенствованию kaggle что это собственных знаний и навыков и их отработке на практике. Новичком пользователь становится автоматически, как только присоединяется к Kaggle.

Разнообразный и уникальный опыт

С каждым днем количество данных, которые необходимо обработать и проанализировать, растет, и для этого требуются мощные инструменты и платформы. Одной из таких платформ является Kaggle – популярная онлайн-коммуникационная платформа для специалистов в области машинного обучения и анализа данных. На Kaggle можно найти разнообразные курсы, охватывающие различные аспекты машинного обучения и анализа данных. Это платформа, где обучение часто ведется на реальных датасетах, используемых для участия в соревнованиях.

🥇 Осваиваем Python и машинное обучение с помощью Kaggle

• Чтобы стать мастером соревнований потребуется одна золотая и две серебряные медали, а для мастера наборов данных — одна золотая и четыре серебряных.
• Соревнования на платформе Kaggle позволяют сравнить свои навыки с лучшими в области и развить умения в решении сложных задач.
• Kaggle также предлагает playground для экспериментов с данными, где можно попробовать различные методы и алгоритмы, не боясь совершить ошибку.
• При регистрации на Kaggle участникам предлагается настроить свой профиль, указав свои интересы и цели в обучении и практике данных.
• Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.

Это крупнейшая международная платформа соревнований по Data Science. В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. Хорошая корреляционная матрица может многое сказать о вашем наборе данных. Обычно его строят, чтобы увидеть попарную корреляцию между вашими признаками (features) и целевой переменной. В соответствии с вашими потребностями вы можете решить, какие признаки сохранить и включить в свой алгоритм машинного обучения.

Погружение в мир Kaggle — открытие науки о данных через практический опыт

Было приятно видеть, как ребята учатся решать всё более сложные задачи и получают удовольствие от этого процесса. Уже в аспирантуре я узнал, что это называется зоной ближайшего развития. Соревнования на Kaggle часто имеют значительные денежные призы, что делает их привлекательными для профессионалов и новичков.

Как принять участие в соревновании Kaggle?

Боян был первым, кто пробился в топ-10 во всех четырех категориях Kaggle после участия в 252 соревнованиях и победы в двух. Kaggle также является платформой, которая подходит как начинающим, так и опытным участникам. Для тех, кто хочет участвовать в конкурсах, важно знать, что этот ресурс часто используется ведущими компаниями, такими как Microsoft, в области развития машинного обучения.

Изучение курсов и участие в соревнованиях

Имея базовые познания в CSS, вы можете создавать собственные функции стилизации под свои нужды. Ознакомьтесь с официальным руководством pandas для получения дополнительной информации. Это практически тепловая карта без использования функции Seaborn heatmap. Здесь мы подсчитываем каждую комбинацию огранки и чистоты алмаза с помощью pd.crosstab.

Kaggle для начинающего дата-сайентиста: соревноваться нельзя учиться

AutoML может снизитьбарьер для входа в разработку приложений машинного обучения в маркетинге. Этопозволяет маркетологам с общим пониманием процесса машинного обучения и без знанияпрограммирования безопасно использовать передовые модели ИИ. Кроме публичных конкурсов также организуются закрытые соревнования, в которых участвуют только специалисты с определённым рейтингом Kaggle. Кроме того, предлагается бесплатный инструмент для учителей информатики для проведения академических соревнований по машинному обучению (Kaggle In Class).

Построен на той же глобальной платформе, что и Dongfeng 580 и iX5 (и в какой-то степени iX7). Даже премиальный Seres M7 отчасти ведет свое начало от той самой платформы. Но в родословной, как это часто бывает с китайскими машинами, немало и других имён. Так, на родине автомобиль изначально продавался в виде «электрички» Fengon E3 EV, в Европе — как Seres 3. Появившаяся бензиновая версия в Китае получила имя Fengon 500, а на экспорт пошла под названием DFSK Glory 500. На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science.

Это встроенная среда для написания кода, которая позволяет пользователям экспериментировать с данными и моделями прямо в браузере. Kernels позволяют пользователям делиться своими наработками и идеями с сообществом, получая обратную связь и советы от более опытных участников. На платформе Kaggle представлен широкий спектр возможностей для погружения в мир Data Science и машинного обучения. Участники могут работать с разнообразными наборами данных, участвовать в соревновательных задачах, где требуется разработка продвинутых моделей для решения сложных проблем анализа данных. Это сообщество предлагает уникальное пространство для обмена идеями с другими специалистами и практикой на реальных данных.

Параллельно идут несколько соревнований, то есть вам необходимо решать несколько задач одновременно на определённых отрезках времени. Постепенно я набирался опыта на Kaggle-соревнованиях, программировал свои наработки по различным задачам на табличных данных, текстах и картинках. В таких точных науках, как математика, физика и программирование, короткая и однозначная цепочка обратной связи. Тебя не должен оценивать кто-то извне, как в гуманитарных науках, художке или музыке. Плюс достаточно легко перейти с одного уровня сложности на следующий. Думаю, этим мне и нравится математика, поэтому после окончания школы я с большим удовольствием преподавал её в Физтех-школе в группах для школьников.

Можно скопировать или изменить уже существующее «ядро» другого пользователя, а также поделиться своим с сообществом. На этом этапе начинающим дата-сайентистам помогут Kernels («ядра») — онлайн-среда для программирования, которая работает на серверах Kaggle. В ней можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Так вот, начать стоит с выбора языка программирования, с которым вы планируете работать. Kaggle Learn даёт возможность закрепить свои знания по выбранному направлению и совершенствоваться дальше.

Также каждое соревнование имеет призовой фонд, в среднем это тысяч долларов, но были и несколько соревнований с призовыми в 1.2 млн и 1.5 млн долларов. То есть можно успешно решить соревнование, купить себе яхту и отправиться в кругосветное путешествие. Но, конечно, никто не решает соревнования только ради денег, это скорее приятный бонус. В среднем одно соревнование идёт два-три месяца, в течение которых участники могут загружать свои решения в систему. Курсы и туториалы на Kaggle разработаны таким образом, чтобы быть доступными и понятными для новичков.

Но, скорее всего, вы получите советы и поддержку опытных дата-сайентистов. 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. Задача специалистов — находить ткани определенного типа на изображениях.

Каггл-задачи разнообразны и могут включать в себя задачи от простых классификаций до сложных задач прогнозирования с временными рядами или обработкой естественного языка. На Kaggle пользователи находятся в центре соревновательной платформы, предлагающей широкие возможности для работы с данными. Это место, где специалисты в области машинного обучения и data scientist’ы могут применять свои навыки и идеи для решения сложных задач. В Kaggle используется язык программирования Python как основной инструмент для написания кода машинного обучения.

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. В целом Kaggle — отличная платформа, которая может дать многое как начинающему специалисту, так и профессионалу.

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

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.