Вы заинтересованы в науке о данных? Узнайте, как начать работу с Kaggle, крупнейшим в мире сообществом специалистов по данным, из этого руководства для начинающих.
Несмотря на недавний рост популярности, большие данные все еще относительно неопределенны по сравнению с другими устоявшимися областями технологий. В результате большинству новичков трудно практиковать и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов. Однако, используя Kaggle для науки о данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса.
Итак, что такое Kaggle и как стать профессиональным разработчиком на этой платформе? Здесь вы получите обзор этого выдающегося инструмента для обработки данных и поймете, почему многие профессионалы тратят на него часы. Продолжайте читать, чтобы узнать больше.
Что такое Каггл?
Каггл — это онлайн-сообщество энтузиастов науки о данных и машинного обучения (ML). Это лучший инструмент обучения для новичков и профессионалов, с реалистичными практическими задачами для оттачивания ваших навыков работы с данными.
Принадлежит Google и в настоящее время является крупнейшим в мире краудсорсинг 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.
Зачем использовать Kaggle для науки о данных?
С появлением больших данных появились уникальные способы получения данных помимо Kaggle, и эти методы ежедневно увеличиваются как на дрожжах. Также существуют различные платформы для обучения и изучения кода. Итак, почему вы должны сделать Kaggle своей обучающей платформой?
В этом разделе мы подробно рассмотрим преимущества Kaggle и то, что делает его чрезвычайно популярным среди специалистов по данным по всему миру.
1. Доступность наборов данных
Наборы данных Kaggle являются его наиболее используемой функцией, поскольку поиск данных в реальном времени является серьезной проблемой для большинства специалистов по данным. Представьте, что вы тратите свое время и деньги на изучение теорий и не можете практиковаться во время обучения.
Kaggle решает эту досадную проблему, предоставляя более 50 000 наборов данных, которые вы можете использовать при обучении моделей. Независимо от области, над которой вы хотите работать, или проблемы, которую вы хотите решить, на Kaggle есть набор данных для вас.
Конечно, новичку может быть выгоднее работать с «горячими» наборами данных. Хотя вы можете применить свои знания для решения любой проблемы, проще получить помощь с более распространенными наборами данных. Также обратите внимание, что эти наборы данных представлены в различных форматах файлов, включая CSV, JSON, SQLite и многие другие.
2. Бесчисленные примеры кода
Подобно другим платформам для разработчиков, Kaggle предлагает огромное количество фрагментов кода и примеров для обучения. Изучение кода у экспертов — отличный способ развиваться как разработчик, и да, специалистам по обработке и анализу данных нужно время от времени писать код.
Как и с наборами данных, новичкам лучше работать с Python из-за достаточной доступности примеров кода, так как он самый популярный язык программирования для науки о данных. Тем не менее, для более продвинутых учеников в Kaggle есть фрагменты кода на R, Julia и SQLite.
Что еще более важно, Kaggle представляет эти фрагменты кода в настраиваемом формате Jupyter Notebook, позволяя вам редактировать файлы и вносить нужные изменения в свой блокнот.
3. Целевые курсы по науке о данных
Хотя наука о данных проще, чем думает большинство людей, в этой области есть несколько несомненно сложных теорий. Но, для лучшего понимания, есть многочисленные Курсы Kaggle по концепциям науки о данныхс упором на их практическое применение.
К счастью, эти курсы бесплатны и сопровождаются признанными сертификатами. Кроме того, если вы предпочитаете избегать насыщенных месячных курсов, доступных на платформах электронного обучения, изучите эти более короткие и прямые варианты.
4. Сообщество
В технологическом пространстве сообщества необходимы для роста и видимости. 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 опираться на имеющиеся знания в своем сообществе.
Демонстрация вашей работы также помогает вам заявить о себе как о эксперте в своей области, что имеет решающее значение для поиска работы.
5. Конкуренция и мотивация
Соревнования позволяют вам воочию увидеть, как вы выступаете против других и сколько опыта вы накопили. Кроме того, чем больше тестов вы успешно пройдете, тем увереннее вы станете в своем путешествии по науке о данных.
На Kaggle есть несколько конкурсов по науке о данных, чтобы проверить свои знания с коллегами и улучшить свое резюме. Более того, многие из этих тестов имеют денежные призы, что делает их еще более привлекательными.
Kaggle Цены
Теперь к самому насущному вопросу: «Сколько стоит Kaggle?» Удивительно, но эта жемчужина науки о данных абсолютно бесплатна! Вы можете получить ряд наборов данных, участвовать в соревнованиях, изучать образцы кода и демонстрировать свою работу без каких-либо затрат. Вы можете зарегистрироваться на Kaggle.com и создайте учетную запись, чтобы начать.
Что вы можете сделать с Kaggle как специалист по данным?
Как специалист по данным, ваша работа включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам качественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать полученные данные для публичного использования.
Кроме того, вы можете работать с другими инженерами данных, чтобы решать мировые проблемы, составлять свое резюме и получать высокооплачиваемую работу благодаря постоянному созданию сообщества.
Как использовать Kaggle для науки о данных
После регистрации, что дальше? Есть определенные шаги, которые вы должны предпринять, чтобы максимально использовать возможности Kaggle и продвигать свою карьеру во время обучения.
Как и любая другая платформа для обучения и сообщества, Kaggle может помочь вам достичь вершины в своей игре, но только если вы знаете, как максимизировать ее преимущества. Вот пошаговое руководство для вас.
1. Получите фундаментальные знания
Использование Kaggle без базовых знаний в области обработки данных эквивалентно сдаче продвинутых экзаменов без прохождения основных курсов. Да, любой может использовать Kaggle, новичок или нет, но вы должны быть знакомы с основными концепциями науки о данных, чтобы избежать путаницы.
Ты должен знать как начать карьеру в науке о данных и пройдите несколько углубленных курсов, прежде чем попасть на Kaggle. Кроме того, убедитесь, что вы понимаете основы программирования на Python, статистику и способы использования библиотек.
2. Пройдитесь по наборам данных
Когда вы успешно приобрели знания для начинающих, теперь вы можете начать поиск данных, которые помогут вам практиковаться. Здесь наборы данных Kaggle могут вам пригодиться.
Изучите доступные наборы данных, начиная с простых коллекций и заканчивая более сложными. Хотя наборы данных Kaggle являются стандартными, вы все равно можете выполнить проверки, чтобы убедиться, что данные соответствуют вашим спецификациям.
3. Сравните фрагменты кода EDA со своей работой
Как подчеркивалось ранее, изучение примеров кода — это надежный способ улучшить свои способности. Перейдите на вкладку Блокноты выбранного набора данных, чтобы просмотреть фрагменты кода и сравнить их с исходной работой.
Кроме того, сосредоточьтесь на примерах кода с наибольшей активностью или от признанных участников для вашего исследовательского анализа данных. Это не означает, что другие образцы кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем выше активность, тем она точнее.
4. Изучите блокноты по науке о данных
Исправление вашей работы с помощью фрагментов кода, несомненно, со временем улучшит ваши способности, а это означает, что теперь вы можете перейти к более сложным задачам. Внимательно изучите тетради, решающие конкретные задачи, и попытайтесь их воспроизвести.
Обратите внимание, что понимание методологии и концепции будет более полезным для вас, чем просто копирование кода. Хотя это может улучшить вашу видимость, в конечном итоге это не сделает вас лучшим специалистом по данным.
5. Участвуйте в соревнованиях, чтобы отточить свои навыки
Пройдя все вышеперечисленные этапы, вы должны быть готовы заниматься крупными Kaggle соревнования. Соревнование может поначалу показаться пугающим, особенно при первом входе, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь.
Учеба может только завести вас так далеко; есть определенные концепции и методы, которые могут открыться вам только на соревнованиях. Кроме того, прилагаемый денежный приз не помешает.
Станьте лучшим специалистом по данным с Kaggle
Нет ничего лучше платформы сообщества, которая поможет вам улучшить свои навыки, особенно в такой обширной области, как наука о данных. Активное участие в таких сообществах, как Kaggle, не только улучшает ваши знания и опыт, но также может предоставить вам множество возможностей, включая работу и стажировки.
