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 что такое kaggle 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.
Теперь, когда вы знаете свои инструменты и как их использовать, пришло время попрактиковаться в старых наборах данных Kaggle. Я рекомендую проработать набор стандартных проблем машинного обучения в репозитории машинного обучения UCI или аналогичном. Есть много способов научиться и практиковать прикладное машинное обучение.
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.
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.
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.
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.
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.
Его используют более 60% всех специалистов по обработке данных, поэтому за ним стоит очень большое сообщество. Он также чрезвычайно надежен и имеет множество различных пакетов для манипулирования данными, предварительной обработки и исследования, которые помогут вам начать работу. Kaggle — самая известная в мире платформа для специалистов по Data Science. Она выросла в комьюнити, которое объединило в себе опытных и начинающих исследователей в области анализа данных и машинного обучения. В целом, Kaggle datasets предоставляет удобный и простой доступ к обширной коллекции открытых наборов данных, которые могут быть использованы для различных целей. Этот сервис является важным элементом платформы Kaggle и позволяет пользователям быстро находить и загружать нужные им данные.
Что Вы Можете Сделать С Kaggle Как Специалист По Данным?
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 https://deveducation.com/ 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.
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.
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.
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.
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.
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.
Что Такое Kaggle — Лучшая Платформа Для Машинного Обучения В 2022 Году
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.
- Но, скорее всего, вы получите советы и поддержку опытных дата-сайентистов.
- Помимо конкурсов, на Kaggle есть множество учебных пособий и ресурсов, которые помогут вам начать изучать машинное обучение.
- Руководитель Центра технологий искусственного интеллекта Газпромбанка Адель Валиуллин смог войти в топ-100 международного рейтинга Kaggle профессионалов в области машинного обучения и подняться на 68-е место.
- Изучение кода у экспертов — отличный способ развиваться как разработчик, и да, дата-сайентистам время от времени нужно писать код.
- А потренироваться в преобразовании данных из таблицы Excel в формат датафреймов Pandas можно с помощью нашей статьи.
Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»).
Как Начать Работать С Kaggle
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.
В результате большинству новичков трудно практиковаться и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов. Однако с Kaggle for Data Science вы можете решить эту проблему практически без стресса. Этот шаг предназначен для того, чтобы помочь вам узнать, как ведущие специалисты подходят к конкурентному машинному обучению, и научиться интегрировать их методы в ваши процессы. Вы можете получить доступ к наборам данных для прошлых соревнований Kaggle. Вы также можете опубликовать кандидатские решения и оценить их в публичном и частном списке лидеров.
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 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.
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.
В системе размещены наборы открытых данных, предоставляются облачные инструменты для обработки данных и машинного обучения. Также реализованы обучающие ресурсы, имеется раздел для размещения вакансий работодателями, где тоже возможна организация конкурсов для отбора наилучших кандидатов. Самый важный инструмент, которым ежедневно пользуются участники соревнований, — это язык программирования Python.
