Возможно, вы сможете найти отличную работу, возможно, получить солидный денежный приз. Если у вас уже есть собственный опыт работы с Kaggle, расскажите о нём в комментариях. Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований. Участие в них предоставляет как новичку, так и профессионалу много возможностей, включая как профессиональный рост, так и возможность проверить собственные силы. 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.
Как Принять Участие В Соревновании Kaggle?
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. Как и в случае с наборами данных, новичкам лучше работать с Python из-за достаточного количества примеров кода, поскольку это самый популярный язык программирования для науки о данных. Тем не менее, для более продвинутых пользователей у Kaggle есть фрагменты кода на R, Julia и SQLite. Прежде всего, стоит разобраться с данными, которые доступны участникам соревнования.
Ваша задача понять основные структуры кода и базовую суть языка, чтобы разобраться в чужих кернелах и написать свои библиотеки. В Сети много хороших что такое kaggle курсов для начинающих, возможно в комментариях подскажут где именно. К сожалению (или к счастью) не могу оценить качество таких курсов, поэтому ссылок в статье не привожу. Первым четырем пунктам из этого списка не учат нигде (поправьте меня, если появились такие курсы — запишусь не раздумывая), тут только перенимать опыт коллег, работающих в этой отрасли. А вот последний пункт — начиная с выбора модели и далее, можно и нужно прокачивать в соревнованиях. После создания аккаунта важно правильно настроить профиль, чтобы другие пользователи могли узнать больше о вас и ваших навыках.
Соревнования на Kaggle — одна из главных особенностей этой платформы. Это возможность для всех участников применить свои навыки в реальных проектах и, возможно, занять призовое место и получить денежную награду. Участие в таких соревнованиях всегда бесплатно.Суть в том, что компании публикуют на платформе реальные задачи с существенными призовыми фондами (от 5 до 100 тыс. долларов США и более). Как правило, одно соревнование длится три месяца, участвовать может любой зарегистрированный пользователь.
Таким образом, платформа Kaggle является мощным инструментом для всех, кто хочет стать настоящим экспертом в области knowledge science, получить новые навыки и применить их в реальных проектах. Это пространство, где каждый может развиваться и расти как профессионал, обмениваясь знаниями и идеями с другими пользователями. После тщательного изучения данных и обеспечения приемлемости для машинного обучения, мы переходим к созданию базовых моделей. Однако, прежде чем мы полностью перейдём к этапу моделирования, важно понять показатель производительности для соревнований. В соревновании Kaggle всё сводится к одному числу — метрике по тестовым данным.
Всё стандартно, можно использовать учётку Google или же адрес электронной почты. Временные ряды обрабатываются также отдельным модулем, с функциями преобразования исходного датасета как для обычных задач (регрессии/классификации), так и для sequence-to-sequence. Спасибо François Chollet, что допилил таки keras, чтобы построение моделей seq-2-seq не походило на вудуистский ритуал вызова демонов. Для обработки текстовых данных используется отдельный модуль, включающий в себя различные методы препроцессинга, токенизации, лемматизирования/стемминга, перевода в частотную таблицу, ну и т.д. Автор сделал метаклассы отдельно для линейных и tree-based моделей, с единым внешним интерфейсом, чтобы нивелировать различия в API у разных моделей. Зато теперь можно в едином ключе одной строчкой запускать, например, LGB или XGB над одним обработанным набором данных.
- К сожалению (или к счастью) не могу оценить качество таких курсов, поэтому ссылок в статье не привожу.
- Кроме того, можно завести связи, найти полезную подборку материалов, узнать о новом интересном соревновании — влиться в жизнь платформы и при этом пассивно прокачивать навыки.
- Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости.
- Это прекрасная возможность перенять знания и опыт у лучших дата-сайентистов.
Она была создана в 2010 году, а семь лет спустя её купил Google. К несомненным плюсам также относятся огромный репозиторий датасетов и готовых к развёртыванию моделей. Ещё одна привлекательная особенность платформы — возможность поучаствовать в соревнованиях и заработать. Курсы предоставляют структурированное обучение, которое может быть полезно начинающему специалисту.
Курсы довольно короткие и посвящены какому-то конкретному аспекту Information Science. На самой платформе говорится, что их цель — обзорно познакомить человека с важными темами. Опытным дата-сайентистом курсы не сделают, но в отдельных темах разобраться помогут. Состязания — не единственная, хотя и самая известная функция Kaggle.
Шаг Four: Участие В Соревнованиях И Проектах
А Kaggle — это в первую очередь прекрасная возможность попрактиковаться в решении задач, и лишь во вторую — денежные призы. В таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами. А ещё по ним написано множество подробных руководств — это бесценно для начинающего дата-сайентиста. 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.
Воспользуйтесь преимуществом их опыта и постарайтесь быть активным участником сообщества! Можно как поделиться своими наработками ядра, так и задать вопрос в ветке обсуждений. Конечно, перспектива выложить свою работу в общий доступ пугает, но это позволит получить отзыв на свою работу и исправить существующие ошибки, а также не совершать их в будущем. В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. Kaggle Kernels также позволяют делиться своими наработками с сообществом, что способствует обмену знаниями и опытом.
Это доступный способ получить практический опыт и пополнить портфолио. Специалистам в области Knowledge Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки. Платформа Kaggle помогает начинающим дата-сайентистам практиковаться на реальных данных, а опытным — изучать работу коллег и соревноваться с ними. 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).
Использование Ресурсов И Сообщество
Вы можете просматривать и использовать Kernels других пользователей, что помогает быстро освоить новые методы и подходы. Потратьте время, чтобы досконально разобраться Пользовательское программирование в домене, прежде чем приступать к анализу данных. Детальное понимание данных и области их применения поможет получить четкое представление о том, как анализировать данные. На каждом этапе конкурса включайте в план создание алгоритма оценки модели, который имитирует оценку теста Kaggle (например, использование простой десятикратной перекрестной проверки).
Но для лучшего понимания существует множество курсов Kaggle по концепциям науки о данных с упором на их практическое применение. 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 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. Более того, я показал свой взгляд на соревнования по машинному обучению, который заключается в том, что нужно участвовать в обсуждении, работать с чужим кодом и делиться своей работой.
Алгоритм, который успешно идентифицирует наибольшее количество игл, получит денежный приз, но также может помочь ответить на один из https://deveducation.com/ самых больших вопросов в науке. Максимальный выигрыш для моделей на Kaggle – это ансамбли деревьев принятия решений. При таком подходе глубокое обучение и нейронные сети – это хорошие способы начать, если вы имеете дело с наборами данных, которые содержат проблемы с классификацией речи или изображений. Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования.