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 Kaggle проводится несколько конкурсов по науке о данных, на которых можно проверить свои знания среди коллег и улучшить свое резюме.

У вас будет возможность добраться до первых строчек рейтинга, если вы сможете создать как можно больше моделей, а затем собрать их вместе. Здесь можно изучать машинное обучение, писать свои и разбирать чужие прогнозные модели, участвовать в соревнованиях и общаться с дата-сайентистами. 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. Kaggle Notebooks, по определению самого сервиса, — это облачная вычислительная среда для задач Knowledge Science и машинного обучения. То есть код внутри ноутбуков https://deveducation.com/ можно копировать, запускать и затем изменять по своему усмотрению.

Онлайн-курс «машинное Обучение Для Старта В Information Science»

Платформы, такие как Coursera и Microsoft Learn, предлагают курсы на различные темы, начиная от основ программирования на Python до специализированных курсов по алгоритмам машинного обучения. Участие в Kaggle также предоставляет доступ к живому сообществу специалистов, где пользователи могут обмениваться идеями, задавать вопросы и учиться у других участников и опытных данных scientist. Нет ничего лучше общественной платформы, 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 открыть вам множество возможностей, включая работу и стажировки. Kaggle это прежде всего платформа для проведения соревнований по анализу данных и машинному обучению. Спектр задач абсолютно разный — классификация китов на виды, идентификация раковых опухолей, оценка стоимости недвижимости и тд.

Кроме того, читайте сообщения в блоге с подробным описанием предыдущих соревнований. Загляните в официальный блог Kaggle на Medium, где представлены интервью с лучшими участниками и победителями соревнований. Если вы где-то застряли и не знаете, что делать дальше, спросите на форумах или объединитесь с кем-то, кто может научить вас необходимым навыкам.

Kaggle предоставляет вам качественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для публичного использования. 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. Наборы данных Kaggle — наиболее часто используемая функция, поскольку получение данных в реальном времени является серьезной проблемой для большинства специалистов по данным. Представьте себе, что вы тратите время и деньги на изучение теорий и не можете практиковаться во время обучения. Это явление называется переобучение (overfit), как с ним бороться мы поговорим ниже, пока достаточно понять что проверять точность необходимо на данных, которые модель не видела.

• Опытным дата-сайентистом курсы не сделают, но в отдельных темах разобраться помогут.
• Спонсор соревнования — компания Outbrain занимается промоушном различного контента, например блогов или новостей.
• Участники соревнований на Kaggle и других платформах используют различные инструменты, от python-скриптов до продвинутых моделей машинного обучения на языке программирования Python.
• С ростом опыта и уровня навыков можно пробовать свои силы в более сложных задачах.

Как Kaggle Поможет Опытному Дата-сайентисту?

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 Knowledge Science. Это подборки туториалов и полезных материалов по использованию конкретного инструмента или технологии. Например, популярной библиотеки или целого направления машинного обучения.

Тем не менее, для большинства задач не потребуются Тестирование программного обеспечения невероятно интенсивные глубокие сети, но все же что-то более универсальное, чем базовые математические модели. Чтобы создать свой первый блокнот, сначала выберите интересующий вас набор данных, нажмите кнопку с тремя точками, затем «создать новый блокнот». Kaggle — это платформа, которая предлагает настраиваемую среду Jupyter Notebooks, не требующую настройки. Его легко запустить даже для полных новичков, он не требует установки и к нему легко получить доступ из любого места в любое время.

Проверьте, можно ли применить схожие модели для решения аналогичных проблем в одних и тех же или совершенно разных областях. Соревнования на Kaggle часто имеют значительные денежные призы, что делает их привлекательными для профессионалов и новичков. Участие в соревнованиях позволяет не только улучшить свои навыки, но и получить признание в сообществе. Пользователи могут также использовать различные инструменты для моделирования, такие как playground для тестирования идей, а также библиотеки и ресурсы, предоставляемые сообществом. Платформа поддерживает интеграцию с сервисами, такими как Microsoft Azure, что позволяет использовать мощные вычислительные ресурсы для обучения моделей. Для тех, кто только начинает свой путь в анализе данных и машинном обучении, ключевым этапом может стать ознакомление с популярными курсами, предлагаемыми на платформе Kaggle.

Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса. Узнайте, как начать работу с Kaggle, крупнейшим в мире сообществом по науке о данных, из этого руководства для начинающих. Обучения моделей происходит на тренировочных данных, в надежде что точность на тестовых данных также улучшится, при этом предполагается что тестовые и тренировочные данные взяты из одной выборки. Например, два последних соревнования по Click-Prediction, были выиграны одной и той же командой. Описание их решений + исходные коды + чтение форумов этих соревнований примерно дали представление о направлении с которого можно начинать работу.

Участники могут использовать свои наработки и опыт в различных соревнованиях, открытых для широкой аудитории. Каждое соревнование на Kaggle обычно представляет собой задачу, которую нужно решить, разрабатывая модели для анализа данных или предсказания результатов на основе предоставленного набора данных. В системе размещены наборы открытых данных, предоставляются облачные инструменты для обработки данных и машинного обучения.

Помимо соревнований, на платформе также есть раздел «Kernels» (или «Playground»), где вы можете экспериментировать с различными наборами данных и делиться своими наработками с сообществом. В этом смысле платформа является идеальным местом как для специалистов, так и для живых обсуждений и работы в коллективе. После того, как вы выбрали выбранный набор данных, пришло время исследовать и учиться у опытных людей. Вы можете найти блокноты из того же набора данных со всеми фрагментами кода, а также рейтинги пользователей, которые помогут вам выбрать лучшие примеры для обучения.

Участие В Соревнованиях

Поэтому многие специалисты добавляют данные о своем профиле в резюме. За годы своего существования проект взрастил большое комьюнити, которое позволяет прокачивать скилы, получать новые знания, решать практические задачи. При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а kaggle что это не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. В организации соревнований участвуют крупные и не очень компании, а многие задачи решают реальные проблемы медицины, ИИ, разработки и т. 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.