Интересувате ли се от наука за данни? Научете как да започнете с Kaggle, най-голямата в света общност за наука за данни, в това ръководство за начинаещи.
Въпреки скорошната си популярност, големите данни все още са относително несигурни в сравнение с други утвърдени технологични области. В резултат на това повечето начинаещи смятат, че практикуването и изучаването на теории и концепции е трудно поради липса на данни и ресурси. Въпреки това, като използвате Kaggle за наука за данни, можете да преодолеете този проблем с малко или никакъв стрес.
И така, какво е Kaggle и как можете да станете професионален разработчик на тази платформа? Тук ще получите общ преглед на този изключителен инструмент за наука за данни и ще разберете защо много професионалисти прекарват часове в него. Продължете да четете, за да откриете повече.
Какво е Kaggle?
Kaggle е онлайн общност за ентусиасти от науката за данни и машинното обучение (ML). Това е най-добър инструмент за обучение за начинаещи и професионалисти, с реалистични практически задачи, за да изострите вашите умения за наука за данни.
Притежаван от Google, в момента е най-големият в света краудсорсинг уеб платформа за учени по данни и практикуващи ML. По този начин Kaggle ви дава достъп до няколко професионалисти във вашата област, с които можете да обмисляте, да се състезавате и да решавате проблеми от реалния живот.
Защо да използвате Kaggle за Data Science?
С нарастването на големите данни има уникални начини за източник на данни освен Kaggle, и тези методи нарастват със скокове и граници всеки ден. Има и различни платформи за учене и изучаване на код. И така, защо трябва да направите Kaggle своята платформа за обучение?
В този раздел ще видим задълбочените предимства на Kaggle и какво го прави изключително популярен сред учените по данни по целия свят.
1. Наличие на набори от данни
Наборите от данни на Kaggle са неговата най-използвана функция, тъй като получаването на данни в реално време е значителен проблем за повечето специалисти по данни. Представете си, че прекарвате времето и парите си в изучаване на теории и не можете да практикувате, докато учите.
Kaggle решава този разочароващ проблем, като предоставя над 50 000 набора от данни, които можете да използвате, докато тренирате модели. Независимо от областта, върху която искате да работите, или проблема, който искате да разрешите, в Kaggle има набор от данни за вас.
Разбира се, работата върху „по-горещи“ набори от данни може да бъде по-полезна за начинаещ. Въпреки че можете да приложите знанията си към всеки проблем, по-лесно е да получите помощ с по-често срещани набори от данни. Също така имайте предвид, че тези набори от данни се предлагат в различни файлови формати, включително CSV, JSON, SQLite и много други.
2. Безброй примери за код
Подобно на други платформи за разработчици, Kaggle предлага огромен брой кодови фрагменти и примери за учебни цели. Изучаването на код от експерти е един невероятен начин за израстване като разработчик и да, специалистите по данни трябва да пишат код от време на време.
Подобно на наборите от данни, за начинаещите е по-добре да работят с Python за достатъчно наличност на примери за код, тъй като е най-популярният език за програмиране за наука за данни. И все пак, за по-напредналите, Kaggle има кодови фрагменти в R, Julia и SQLite.
По-важното е, че Kaggle представя тези кодови фрагменти в адаптивен формат на Jupyter Notebook, което ви позволява да редактирате файлове и да правите желани промени в бележника си.
3. Целеви курсове по наука за данни
Въпреки че науката за данните е по-проста, отколкото повечето хора осъзнават, има няколко несъмнено сложни теории в тази област. Но за по-добро разбиране има много Курсове на Kaggle за концепции за наука за данни, с акцент върху практическото им приложение.
За щастие, тези курсове са безплатни и се предлагат с признати сертификати. Освен това, ако предпочитате да избягвате пакетираните едномесечни курсове, налични в платформите за електронно обучение, проучете тези по-кратки, по-директни опции.
4. Общност
В технологичното пространство общностите са от съществено значение за растежа и видимостта. Kaggle е вашата онлайн общност на едно гише като специалист по данни, тъй като ви дава възможност да се учите от други, да работите в мрежа и да показвате работата си. Можете да задавате въпроси, да се свързвате с връстници и да надграждате съществуващите си знания чрез вашата общност.
Представянето на вашата работа също ви помага да изградите забележително присъствие като експерт във вашата област, което е от решаващо значение за търсенето на работа.
5. Конкуренция и мотивация
Състезанията ви позволяват да видите от първа ръка как се представяте срещу другите и колко опит сте натрупали. Също така, колкото повече тестове преминете успешно, толкова по-уверени ставате в своето научно научно пътуване.
В Kaggle има няколко състезания по наука за данни, за да тествате знанията си срещу връстници и да подобрите автобиографията си. Дори по-добре, много от тези тестове имат парични награди, което ги прави още по-привлекателни.
Цени на Kaggle
Сега към най-належащия въпрос „Колко струва Kaggle?“ Изненадващо, това бижу на науката за данни е абсолютно безплатно! Можете да получите редица набори от данни, да участвате в състезания, да изучавате примерни кодове и да показвате работата си на нулева цена. Можете да се запишете на Kaggle.com и създайте акаунт, за да започнете.
Какво можете да правите с Kaggle като специалист по данни?
Като учен по данни, вашата работа включва извличане и анализиране на данни. Kaggle ви представя качествени данни за обучение на AI модели и ви позволява да публикувате вашите данни за обществено ползване.
Освен това можете да работите с колеги инженери по данни, за да решавате световни проблеми, да съставяте автобиографията си и да получавате високоплатени работни места чрез постоянно изграждане на общност.
Как да използвате Kaggle за Data Science
След като се регистрирате, какво следва? Има определени стъпки, които трябва да предприемете, за да се възползвате максимално от Kaggle и да продължите кариерата си, докато учите.
Като всяка друга платформа за обучение и общност, Kaggle може да ви помогне да стигнете до върха на играта си, но само ако знаете как да увеличите максимално предимствата й. Ето ръководство стъпка по стъпка за вас.
1. Получете фундаментални знания
Използването на Kaggle без основни познания в областта на науката за данни е еквивалентно на вземане на изпити за напреднали, без да преминавате през вашите основни класове. Да, всеки може да използва Kaggle, начинаещ или не, но трябва да сте запознати с основните концепции за наука за данни, за да избегнете объркване.
Трябва да знаеш как да започнете своята кариера в науката за данни и вземете някои задълбочени курсове, преди да влезете в Kaggle. Също така се уверете, че разбирате основно програмиране на Python, статистика и как да използвате библиотеки.
2. Преминете през наборите от данни
Когато успешно сте придобили знания за начинаещи, сега можете да започнете търсенето на данни, които да ви помогнат да практикувате. Това е мястото, където наборите от данни на Kaggle стават полезни за вас.
Разгледайте наличните набори от данни, като започнете от прости колекции, преди да преминете към по-сложни. Въпреки че наборите от данни на Kaggle са стандартни, все пак може да искате да извършите проверки, за да сте сигурни, че данните отговарят на вашите спецификации.
3. Сравнете кодовите фрагменти на EDA с вашата работа
Както беше подчертано по-рано, изучаването на примерни кодове е безупречен начин да подобрите способностите си. Щракнете върху раздела Бележници на избрания от вас набор от данни за кодови фрагменти, които да изучавате и сравнявате с оригиналната си работа.
Освен това, съсредоточете се върху примерни кодове с най-голяма активност или от признати сътрудници за вашия проучвателен анализ на данни. Това не означава, че други образци на код автоматично са лоши, но шансовете са колкото по-висока е активността, толкова по-точна е тя.
4. Разгледайте тетрадките за наука за данни
Коригирането на работата ви с кодови фрагменти без съмнение ще подобри способностите ви с времето, което означава, че вече можете да преминете към по-сложни предизвикателства. Внимателно изучавайте тетрадките, които решават конкретни задачи, и се опитайте да ги повторите.
Имайте предвид, че разбирането на методологията и концепцията ще бъде по-полезно за вас, отколкото просто копиране на код. Въпреки че това може да повиши вашата видимост, в крайна сметка няма да ви направи по-добър специалист по данни.
5. Участвайте в състезания, за да изострите уменията си
След като преминете през всички стъпки по-горе, трябва да сте готови да се включите в специалност Състезания на Kaggle. Първоначално състезанието може да изглежда ужасяващо, особено когато участвате за първи път, но колкото повече участвате, толкова по-уверени ще ставате.
Ученето може да ви отведе само толкова далеч; има определени концепции и методи, на които само състезанията могат да ви изложат. Освен това приложената парична награда не вреди.
Станете по-добър специалист по данни с Kaggle
Няма нищо като платформа на общността, която да ви помогне да подобрите уменията си, особено в толкова обширна област като науката за данни. Активното участие в общности като Kaggle не само подобрява вашите знания и опит, но също така може да ви изложи на множество възможности, включително работа и стажове.
