Ești interesat de știința datelor? Aflați cum să începeți cu Kaggle, cea mai mare comunitate de știință a datelor din lume, în acest ghid pentru începători.
În ciuda câștigului recent în popularitate, datele mari sunt încă relativ incerte în comparație cu alte domenii tehnologice consacrate. Ca urmare, majoritatea începătorilor le este dificil să practice și să studieze teoriile și conceptele din cauza lipsei de date și resurse. Cu toate acestea, folosind Kaggle pentru știința datelor, puteți depăși această problemă cu puțin sau deloc stres.
Deci, ce este Kaggle și cum poți deveni un dezvoltator profesionist pe această platformă? Aici, veți obține o imagine de ansamblu asupra acestui instrument remarcabil pentru știința datelor și veți înțelege de ce mulți profesioniști petrec ore întregi pe el. Continuați să citiți pentru a afla mai multe.
Ce este Kaggle?
Kaggle este o comunitate online pentru entuziaștii științei datelor și învățării automate (ML). Este un instrument de învățare de top pentru începători și profesioniști, cu probleme de practică realiste pentru a vă îmbunătăți abilitățile de știință a datelor.
Deținut de Google, este în prezent cel mai mare din lume crowdsourced platformă web pentru oamenii de știință de date și practicienii ML. Astfel, Kaggle îți oferă acces la mai mulți profesioniști din domeniul tău cu care poți să faci brainstorming, să concurezi și să rezolvi problemele din viața reală.
De ce să folosiți Kaggle pentru știința datelor?
Odată cu creșterea datelor mari, există modalități unice de a sursa date în afară de Kaggle, iar aceste metode cresc zilnic în salturi. Există, de asemenea, diverse platforme pentru învățarea și studierea codului. Așadar, de ce ar trebui să faci din Kaggle platforma ta de învățare?
În această secțiune, vom vedea beneficiile în profunzime ale Kaggle și ceea ce îl face extrem de popular printre oamenii de știință de date din întreaga lume.
1. Disponibilitatea seturilor de date
Seturile de date Kaggle sunt cea mai utilizată caracteristică a acesteia, deoarece aprovizionarea datelor în timp real este o problemă semnificativă pentru majoritatea cercetătorilor de date. Imaginați-vă că vă petreceți timpul și banii învățând teorii și nu puteți practica în timp ce învățați.
Kaggle rezolvă această problemă frustrantă oferind peste 50.000 de seturi de date pe care le puteți utiliza în timp ce antrenați modele. Indiferent de domeniul pe care doriți să lucrați sau de problema pe care doriți să o rezolvați, există un set de date pentru dvs. pe Kaggle.
Desigur, lucrul la seturi de date „mai fierbinți” poate fi mai benefic pentru un începător. Deși vă puteți aplica cunoștințele la orice problemă, este mai ușor să obțineți ajutor cu mai multe seturi de date comune. De asemenea, rețineți că aceste seturi de date vin în diferite formate de fișiere, inclusiv CSV, JSON, SQLite și multe altele.
2. Nenumărate exemple de coduri
Similar cu alte platforme pentru dezvoltatori, Kaggle oferă un număr mare de fragmente de cod și exemple în scopuri de învățare. Studierea codului de la experți este o modalitate uimitoare de a crește ca dezvoltator și, da, oamenii de știință de date trebuie să scrie cod ocazional.
La fel ca seturile de date, începătorilor le este mai bine să lucreze cu Python pentru disponibilitatea suficientă a exemplelor de cod, deoarece este cel mai popular limbaj de programare pentru știința datelor. Cu toate acestea, pentru cursanții mai avansați, Kaggle are fragmente de cod în R, Julia și SQLite.
Mai important, Kaggle prezintă aceste fragmente de cod într-un format Jupyter Notebook personalizabil, permițându-vă să editați fișiere și să faceți modificările dorite în blocnotes.
3. Cursuri țintite de știință a datelor
Deși știința datelor este mai simplă decât își dau seama majoritatea oamenilor, există, fără îndoială, câteva teorii complexe în acest domeniu. Dar, pentru o mai bună înțelegere, sunt numeroase Cursuri Kaggle despre conceptele științei datelor, cu accent pe aplicațiile lor practice.
Din fericire, aceste cursuri sunt gratuite și sunt complete cu certificări recunoscute. În plus, dacă preferați să evitați cursurile pline de o lună disponibile pe platformele de e-learning, explorați aceste opțiuni mai scurte și mai directe.
4. Comunitate
În spațiul tehnologic, comunitățile sunt esențiale pentru creștere și vizibilitate. Kaggle este comunitatea dvs. online unică în calitate de cercetător al datelor, deoarece vă oferă posibilitatea de a învăța de la alții, de a vă conecta și de a vă afișa munca. Puteți să puneți întrebări, să vă conectați cu colegii și să vă bazați pe cunoștințele existente prin intermediul comunității dvs.
Prezentarea muncii dvs. vă ajută, de asemenea, să vă construiți o prezență notabilă ca expert în domeniul dvs., ceea ce este crucial pentru căutarea unui loc de muncă.
5. Concurență și motivație
Competițiile îți permit să vezi direct cum ai performanță împotriva altora și câtă experiență ai acumulat. De asemenea, cu cât treci cu succes mai multe teste, cu atât devii mai încrezător în călătoria ta în domeniul științei datelor.
Pe Kaggle, există mai multe competiții de știință a datelor pentru a vă testa cunoștințele față de colegii și pentru a vă stimula CV-ul. Și mai bine, multe dintre aceste teste au premii în bani, ceea ce le face cu atât mai atractive.
Prețuri Kaggle
Acum, la cea mai presantă întrebare, „Cât costă Kaggle?” În mod surprinzător, această bijuterie de știință a datelor este absolut gratuită! Puteți obține o gamă largă de seturi de date, puteți participa la competiții, puteți studia mostre de cod și puteți afișa munca la cost zero. Vă puteți înscrie la Kaggle.com și creați un cont pentru a începe.
Ce poți face cu Kaggle ca Data Scientist?
În calitate de cercetător de date, munca ta implică aprovizionarea și analiza datelor. Kaggle vă prezintă date de calitate pentru antrenarea modelelor AI și vă permite să publicați rezultatele datelor pentru uz public.
În plus, puteți lucra cu colegi ingineri de date pentru a rezolva problemele lumii, pentru a vă construi CV-ul și pentru a obține locuri de muncă bine plătite prin construirea constantă a comunității.
Cum să utilizați Kaggle pentru știința datelor
După înscriere, ce urmează? Există anumiți pași pe care ar trebui să îi luați pentru a profita la maximum de Kaggle și pentru a vă continua cariera în timp ce învățați.
Ca orice altă platformă de învățare și comunitate, Kaggle vă poate ajuta să ajungeți la vârful jocului, dar numai dacă știți cum să-i maximizați beneficiile. Iată un ghid pas cu pas pentru tine.
1. Obțineți cunoștințe fundamentale
Folosirea Kaggle fără cunoștințe de bază în știința datelor este echivalentă cu susținerea examenelor avansate fără a parcurge orele fundamentale. Da, oricine poate folosi Kaggle, începător sau nu, dar trebuie să fii întemeiat pe conceptele esențiale ale științei datelor pentru a evita confuzia.
Trebuie să știți cum să-ți începi cariera în știința datelor și urmați câteva cursuri aprofundate înainte de a intra pe Kaggle. De asemenea, asigurați-vă că înțelegeți programarea Python de bază, statisticile și modul de utilizare a bibliotecilor.
2. Treceți prin seturile de date
Când ați dobândit cu succes cunoștințe pentru începători, acum puteți lansa căutarea de date pentru a vă ajuta să exersați. Aici seturile de date Kaggle devin utile pentru tine.
Explorați seturile de date disponibile, pornind de la colecții simple înainte de a trece la altele mai complexe. Deși seturile de date Kaggle sunt standard, este posibil să doriți totuși să efectuați verificări pentru a vă asigura că datele corespund specificațiilor dvs.
3. Comparați fragmentele de cod EDA cu munca dvs
După cum s-a subliniat anterior, studierea codurilor eșantioane este o modalitate fără greșeală de a vă îmbunătăți abilitățile. Faceți clic pe fila Blocnotes din setul de date selectat pentru fragmente de cod pentru a le studia și a le compara cu munca inițială.
În plus, concentrați-vă pe eșantioane de cod cu cea mai mare activitate sau de la colaboratori recunoscuți pentru analiza exploratorie a datelor. Acest lucru nu înseamnă că alte mostre de cod sunt automat proaste, dar șansele sunt cu cât activitatea este mai mare, cu atât este mai precisă.
4. Examinați caietele de știință a datelor
Corectarea muncii tale cu fragmente de cod îți va îmbunătăți fără îndoială abilitățile în timp, ceea ce înseamnă că acum poți avansa la provocări mai sofisticate. Studiați cu atenție caietele care rezolvă probleme specifice și încercați să le repetați.
Rețineți că înțelegerea metodologiei și a conceptului vă va fi mai benefică decât simpla copiere a codului. Deși acest lucru vă poate crește vizibilitatea, în cele din urmă nu vă va face un om de știință de date mai bun.
5. Angajați-vă în competiții pentru a vă îmbunătăți abilitățile
După ce parcurgeți toți pașii de mai sus, ar trebui să fiți gata să vă angajați în major Concursuri Kaggle. Concurența poate părea inițial înspăimântătoare, mai ales când intri prima ta, dar cu cât participi mai mult, cu atât vei deveni mai încrezător.
Studiul nu te poate duce decât atât de departe; există anumite concepte și metode la care numai competițiile te pot expune. În plus, premiul în bani atașat nu strica.
Deveniți un cercetător de date mai bun cu Kaggle
Nu există nimic ca o platformă comunitară care să vă ajute să vă îmbunătățiți abilitățile, mai ales într-un domeniu la fel de vast precum știința datelor. Implicarea activă în comunități precum Kaggle nu numai că vă îmbunătățește cunoștințele și expertiza, dar vă poate expune și la numeroase oportunități, inclusiv locuri de muncă și stagii.
