Но если вы из тех, кто любит учиться через практику, то Kaggle, возможно, окажется лучшей платформой, чтобы улучшить ваши навыки с помощью практических проектов в области научных исследований. Kaggle — это платформа для kaggle что это публикации наборов данных, создания и исследования моделей, взаимодействия с другими экспертами, а также организации конкурсов по Data Science и участия в них. Рассмотрим, какие соревнования есть на платформе Kaggle для начинающих специалистов.

Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике

Kaggle Kernels также позволяют делиться своими наработками с сообществом, что способствует обмену знаниями и опытом. Вы можете просматривать и использовать Kernels других пользователей, что помогает быстро освоить новые методы и подходы. Время от времени здесь публикуются статьи с упоминанием Kaggle. Это крупнейшая международная платформа соревнований по Data Science.

Использование ресурсов и сообщество

В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. Сейчас существует еще огромное количество задач, которые можно решить методами Data Science и машинного обучения, но к которым просто-напросто еще не подобрались. Именно поэтому, я думаю, уже в ближайшем будущем нас захлестнет волна новых компаний, продукт которых основывается или был получен с помощью Data Science и машинного обучения.

Что вы можете сделать с Kaggle как специалист по данным?

В соответствии с вашими потребностями вы можете решить, какие признаки сохранить и включить в свой алгоритм машинного обучения. Это золотая жила для дата-сайентистов и инженеров машинного обучения. Не так много платформ, на которых вы можете найти высококачественные, эффективные, воспроизводимые,  отобранные экспертами, потрясающие примеры коды в одном месте. 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 подготовиться к обучению на платформе Kaggle?

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. 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.

Изучите блокноты по науке о данных

Чтобы вести подсчёты с помощью ROC AUC, нам нужно делать прогнозы в терминах вероятностей, а не бинарные — 0 или 1. ROC показывает истинную положительную оценку по сравнению с ложно положительной оценкой, как функцию порога, согласно которому мы классифицируем экземпляр как положительный. Позже мы сможем использовать эти закономерности для моделирования решений, например, какие переменные использовать (смотрите notebook для реализации). Home Credit Default Risk competition — это стандартная контролируемая задача машинного обучения, которая с помощью данных по кредитной истории прогнозирует, погасит ли заёмщик кредит. Затем во время тестирования мы подаём в модель свойства новой серии заявлений на кредит и просим её предсказать ярлык. В начале пути лучше работать одному — это поможет внимательнее относиться к ключевым задачам, включая исследовательский анализ, очистку данных, разработку признаков и обучение модели.

Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих

Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости. Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей.

Почему стоит участвовать в соревнованиях Kaggle?

Kaggle — это платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению, а также сообщество специалистов, которые делятся своими знаниями и ресурсами. Kaggle предоставляет доступ к большим наборам данных, инструментам для анализа данных и обучению моделей, а также организует соревнования, где участники могут соревноваться за призы. Kaggle является отличным ресурсом для обучения, обмена знаниями и получения опыта в решении реальных задач.

При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. На этой стадии у начинающего дата-сайентиста обычно уже есть свои методы работы с данными и прогнозирующие модели — поэтому еще раз изучите «ядра» других пользователей. Можно задать коллегам вопрос, начать дискуссию или просто дополнить свои наработки. 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. Специалистам в области Data Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки.

Все необходимые инструменты есть в Python-библиотеках Pandas и Seaborn. А потренироваться в преобразовании данных из таблицы Excel в формат датафреймов Pandas можно с помощью нашей статьи. 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 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. В начале своего пути в data science я приходил на Kaggle, чтобы найти наборы данных и оттачивать свои навыки.

Kaggle — это онлайн-платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению, основанная в 2010 году. Она предоставляет пользователям доступ к огромным наборам данных, инструментам для анализа и моделирования, а также возможность участвовать в соревнованиях с денежными призами. Kaggle стал популярным среди исследователей данных, аналитиков и разработчиков благодаря своей удобной инфраструктуре и активному сообществу. Платформа позволяет не только улучшить свои навыки, но и получить признание в сообществе профессионалов. Google Colab и Kaggle — это два мощных инструмента, которые могут значительно облегчить вашу работу в области анализа данных и машинного обучения.

• Изучите доступные наборы данных, начиная с простых коллекций и заканчивая более сложными.
• Поначалу соревнование может показаться пугающим, особенно когда вы участвуете впервые, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь.
• Для оценки предложенных решений необходимо было сделать прогноз для тестовых данных, сохранить его в файл и загрузить на Kaggle.
• К тому же, для меня была вызовом возможность опробовать знания, полученные при работе над диссертацией, на новых данных.
• Kaggle стал популярным среди исследователей данных, аналитиков и разработчиков благодаря своей удобной инфраструктуре и активному сообществу.

И есть те, кто пытается совместить jupyter с какой-либо IDE, например pycharm. Обучение может продвинуть вас только до определенного момента; Есть определенные концепции и методы, с которыми вас могут познакомить только соревнования. 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. Вы можете избежать большого количества повторяющейся работы, установив все сразу после импорта Matplotlib. Просмотреть все другие доступные настройки можно, вызвав rcParams.keys().

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