Что такое Kaggle и как его использовать

Google Colab предоставляет удобную облачную среду для разработки и обучения моделей, а Kaggle — платформу для соревнований и обмена знаниями. Используя оба инструмента, вы сможете эффективно решать задачи и развивать свои навыки в этой области. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом, Google Colab и Kaggle предоставят вам все необходимые ресурсы для успешной работы и обучения в области анализа данных и машинного обучения. Kaggle — это мощная платформа для анализа данных и машинного обучения, которая предоставляет пользователям доступ к огромным наборам данных, инструментам и активному сообществу. Независимо от вашего уровня подготовки, Kaggle поможет вам развивать свои kaggle что это навыки и достигать новых высот в области анализа данных и машинного обучения.

📊 Kaggle за 30 минут: практическое руководство для начинающих

Участие в соревнованиях может дать конкурсанту практический опыт в разработке моделей Machine Learning. Призовые места обеспечат не только денежным призом, но и всемирной известностью в сообществе Data Science. Kaggle – это виртуальная платформа по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту, то есть по Data Science. Кроме того, это площадка для соревнований, где участники демонстрируют навыки и конкурируют за призы. Форум он и на Kaggle форум, народ пишет, обсуждает и делится идеями.

Лучшие в Kaggle: что такое соревновательный дата-сайенс и как достичь в нем успеха

Ваша работа как специалиста по обработке данных включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам качественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для публичного использования. В сфере технологий сообщества необходимы для роста и видимости.

Участвуйте в соревнованиях, чтобы отточить свои навыки.

• В том, что будет описано дальше, нет никакого know-how, все техники, методы и приемы — очевидны и предсказуемы, но это не умаляет их эффективности.
• Конечно, работа с «более горячими» наборами данных может оказаться более полезной для новичка.
• Однако, прежде чем мы полностью перейдём к этапу моделирования, важно понять показатель производительности для соревнований.
• Это практически тепловая карта без использования функции Seaborn heatmap.
• Хотя вы можете применить свои знания для решения любой проблемы, проще получить помощь с более распространенными наборами данных.

Хотя наборы данных Kaggle являются стандартными, вы все равно можете провести проверки, чтобы убедиться, что данные соответствуют вашим спецификациям. Хорошая корреляционная матрица может многое сказать о вашем наборе данных. Обычно его строят, чтобы увидеть попарную корреляцию между вашими признаками (features) и целевой переменной.

Что вы можете сделать с Kaggle как специалист по данным?

Вы можете писать код на Python или обычный текст (используя синтаксис Markdown) точно так же, как и в Jupyter, а потом запускать код на облачном сервере Kaggle. Однако ядра Kaggle имеют некоторые отличительные особенности, недоступные в Jupyter Notebook. Нажмите стрелку влево в правом верхнем углу, которая откроет три вкладки (если вы в режиме полноэкранного просмотра, эти вкладки уже могут быть открыты). Я планирую провести весь конкурс на Kaggle, и ядро ​​(Python Jupyter Notebook) для этой статьи можно посмотреть здесь. Чтобы получить от этой статьи максимум, скопируйте ядро, создав учётную запись Kaggle, а затем нажмите голубую кнопку с надписью «Fork Notebook». Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle.

Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает

Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Ладно, отвлеклись, так вот — народ пишет код и выкладывает кернелы с решениями, интересными идеями и прочим. Обычно в каждом соревновании через пару недель появляется один-два прекрасных EDA (exploratory data analysis) кернела, с подробнейшим описанием датасета, статистик, характеристик и т.д. И парочка бейзлайнов (базовых решений), которые, конечно, показывают не самый лучший результат на лидерборде, но их можно использовать в качестве отправной точки для создания своего решения. Но не все так просто — тестовые данные, в свою очередь, делятся в определенной пропорции на публичную (public) и приватную (private) часть.

Как начать работу в Kaggle: руководство для новичков в Data Science

Имея базовые познания в CSS, вы можете создавать собственные функции стилизации под свои нужды. Ознакомьтесь с официальным руководством pandas для получения дополнительной информации. Разумеется никакой анализ исследовательских данных не будет полным без моего любимого Pairs Plot.

Неудивительно, что экстраординарный Gradient Boosting Machine (использовалась библиотека LightGBM) отработал лучше всего. А конкретно — так называемый исследовательский (разведочный) анализ данных. Пригодятся навыки загружать и визуализировать данные, свободно в них ориентироваться.

Хотя наука о данных проще, чем думает большинство людей, в этой области существует несколько, несомненно, сложных теорий. Но для лучшего понимания существует множество курсов Kaggle по концепциям науки о данных с упором на их практическое применение. Как и другие платформы для разработчиков, Kaggle предлагает огромное количество фрагментов кода и примеров для учебных целей. Изучение кода у экспертов — это один из замечательных способов вырасти как разработчик, и да, специалистам по обработке данных время от времени приходится писать код. Остаётся много работы, но, к счастью, нам больше не нужно делать её в одиночку. Я надеюсь, эта статья и notebook kernel придали вам уверенности, чтобы начать участвовать в соревнованиях Kaggle или заняться любым научным проектом.

Это способствует развитию профессиональных связей и улучшению навыков. 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. Так, на Kaggle есть и рекрутеры, которым нужны сильные дата-сайентисты. Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих равных возможностях двух кандидатов. Анализ открытых «ядер» поможет сравнить свой код с кодом других пользователей и понять, какие разделы Machine Learning и Data Science следует изучить тщательнее.

Принадлежащая Google, в настоящее время это крупнейшая в мире краудсорсинговая веб-платформа для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Таким образом, Kaggle дает вам доступ к нескольким профессионалам в вашей области, с которыми вы можете проводить мозговые штурмы, соревноваться и решать реальные проблемы. В мире машинного обучения и анализа данных существует множество инструментов, которые помогают специалистам и новичкам создавать, тестировать и внедрять модели. Два из таких популярных инструментов — Google Colab и Kaggle.

Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования. Ресурс дает возможность пользователям закрепить на практике имеющиеся знания, а также совершенствовать навыки. Любой спорт, а соревновательный DS — это тоже спорт, это много-много пота и много-много работы. Для каждого соревнования на Kaggle создается своя отдельная страничка на которой есть раздел с данными, с описанием метрики — и самое для нас интересное — форум и кернелы. Изучите доступные наборы данных, начиная с простых коллекций и заканчивая более сложными.

Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению. Ресурс помогает специалистам по машинному обучению устроиться на работу. Большинство компаний обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle.

8 марта 2017 года Google объявил о приобретении копманнии [1]. На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей. Сообщество позволяет совершенствовать свои навыки людям разного уровня подготовки, обучаться новому и закреплять знания на практике. Начинающие специалисты могут смотреть, как работают продвинутые пользователи. Это прекрасная возможность перенять знания и опыт у лучших дата-сайентистов. В любом соревновании большую часть работы за нас выполнили организаторы.

Также курс отличается тем, что он проходит в действительно живом сообществе. Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, “войти” в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

Kaggle — популярная платформа для соревнований по Data Science от Google. Пользователи (люди и организации) могут публиковать на ней свои наборы данных, создавать и исследовать модели машинного обучения, соревноваться друг с другом. Участие в соревнованиях также помогает развивать навыки командной работы и улучшать свои способности в решении сложных задач. Это отличный способ получить опыт и признание в сообществе профессионалов. Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс.

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