Kaggle: платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению

Что это? Kaggle – это виртуальная платформа по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту, то есть по Data Science. Кроме того, это площадка для соревнований, где участники демонстрируют навыки и конкурируют за призы.

Как влияет? Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки. Kaggle – это сообщество, где страсть к данным объединяет людей и вдохновляет на новые открытия.

Что такое Kaggle

Этот ресурс изначально разрабатывался как сообщество специалистов по Data Science, участвующих в соревнованиях. Сейчас круг возможностей Kaggle существенно расширился. Сегодня это самое большое сообщество для дата-сайентистов разного уровня: от начинающих до профессионалов.

На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science. Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление. Они включают такие направления, как SQL, машинное обучение, Python, библиотека Pandas и т.д.

На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей. Сообщество позволяет совершенствовать свои навыки людям разного уровня подготовки, обучаться новому и закреплять знания на практике. Начинающие специалисты могут смотреть, как работают продвинутые пользователи. Это прекрасная возможность перенять знания и опыт у лучших дата-сайентистов.

Ресурс помогает специалистам по машинному обучению устроиться на работу. Большинство компаний обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle. Поэтому многие специалисты добавляют данные о своем профиле в резюме.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 29837

На платформе есть форум, который состоит из следующих разделов:

• General — содержит все данные, связанные с ресурсом. Это анонсы, обсуждения соревнований, жизненного цикла ML-моделей.
• Getting Started — это раздел для начинающих дата-сайентистов, аналогичный предыдущему. Новичкам будет полезно посещать его в начале своей деятельности в сообществе Kaggle.
• Product Feedback — это раздел, содержащий отзывы о платформе. Если пользователь столкнулся с какими-то техническими сложностями, то ему нужно оставить обращение в этом разделе.
• Question & Answers — раздел содержит рекомендации технического характера от профессионалов в области.
• Learn — обсуждения, относящиеся к разделу Courses на платформе.

Начало работы с платформой

На ресурсе существует градация статусов пользователей. Начальный уровень «новичок» присваивается участнику после прохождения процедуры регистрации. Для этого понадобится учетная запись Google или e-mail адрес.

Уровень Contributor присваивается пользователю после следующих действий:

• запуск одного скрипта или notebook;
• один сабмит в соревновании;
• один комментарий;
• один upvote.

Читайте также!

Что такое Nginx: зачем нужен, в чем особенность

Подробнее

Все следующие уровни пользователю присваиваются после соревнований и активного участия в жизни платформы.

Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования. Ресурс дает возможность пользователям закрепить на практике имеющиеся знания, а также совершенствовать навыки.

Сначала можно остановить выбор на легком конкурсе. Платформа предоставляет участникам онлайн-среду для написания Python/R-скриптов и работы в Jupyter Notebooks. Пользователям не нужно устанавливать библиотеки на свой компьютер. Вся работа ведется в режиме онлайн. Начать кодить можно, зайдя в Kaggle notebook.

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.

Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей. Это способствует совершенствованию собственных знаний и навыков и их отработке на практике.

При всех имеющихся возможностях главная задача Kaggle — проведение соревнований. Каждый участник, независимо от статуса, может раскрыть свой потенциал в конкурсной деятельности.

Особенности участия в соревновании Kaggle

Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам. Кликните Join Competition и оформите согласие с условиями.

• Overview — содержит описание Kaggle-задачи и показатели, по которым оцениваются результаты, а также основные требования.
• Data — набор данных, на базе которых дата-сайентисты должны добиться высоких показателей метрики.
• Code — в данном разделе пользователи размещают свои идеи и способы решения проблемы. Лучше всего зайти сюда сразу и проанализировать основные задумки пользователей платформы Kaggle.
• Discussion — раздел посвящен обсуждению существующих проблем в соревновании, вариантов их решения, тонкостей.
• Leaderboard — это панель лидеров. В продвинутых конкурсах есть денежное вознаграждение, а также присуждение медалей Kaggle.
• Rules — положения конкурса.
• Team — возможность участия в соревнованиях командой. Она есть не во всех конкурсах. Сначала рекомендуется принимать участие в одиночку для того, чтобы получить необходимые навыки работы с наборами данных Kaggle.

В основном данные делятся на сеты: train и test. Первый нужен для обучения модели, а второй — для предсказания перед тем, как сохранить решение.

Алгоритм решения на сайте Kaggle следующий:

• Зайти в раздел Code и создать notebook.
• Включить в notebook Kaggle данные из соревнования, кликнув на Add data.
• Сохранить notebook.
• Кликнуть Submit to Competition.

Ваше решение поставленной Kaggle-задачи появится в таблице конкурса.

Какое из Kaggle Competitions выбрать

Рассмотрим, какие соревнования есть на платформе Kaggle для начинающих специалистов. Их вы можете найти в разделе Getting Started и Playground. За них не дают материальное вознаграждение и медали, но это хорошая возможность для развития навыков и получения опыта участия в соревнованиях Kaggle.

• В этом конкурсе предлагается набор данных Kaggle, содержащий сведения о пассажирах затонувшего корабля. Цель участника — стандартная классификация. Нужно разработать предсказательную модель, определяющую, остался ли тот или иной пассажир в живых.
• House prices. Задача участника конкурса — предсказать цену на недвижимость, базируясь на основных характеристиках (расположение, площадь, внутренняя отделка и т.д.). Продвинутая версия этого соревнования — Advanced Regression Techniques. В ней требуется решить задачу регрессии. Есть возможность наполнения модели линейными методами.
• Tabular Playground Series. Это соревнование запускается ежемесячно с 2021 года. Задача участника — построить предсказание столбца target, базируясь на табличных данных. Отличие данного соревнования от тех, которые описаны выше, заключается в том, что конкурс длится всего месяц. Это делает процесс динамичным. Здесь меньше открытых notebook c готовыми ответами, а значит, есть возможность написания уникального решения проблемы.

Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих

Зачем новичку принимать участие в соревнованиях Kaggle?

Конкурсы дают возможность начинающему решать реальные задачи в области Data Science на базе Kaggle Datasets. Соревнования позволяют на практике получить нужные дата-сайентисту знания и навыки. Это гораздо эффективнее длительного изучения теории. Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным. Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Программист Java» до 08 сентября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Чем уникальны наборы данных Kaggle?

Платформа содержит большой объем датасетов из разных сфер. Это прекрасная основа для практики аналитикам и дата-сайентистам. Пользователь может отфильтровать датасеты, выставив нужные параметры. Например, тип файла.

Примеры Kaggle Datasets:

• продажи на Amazon;
• влияние ежедневных занятий йогой на время в смартфоне;
• 1000 каналов на YouTube с большим числом подписчиков;
• datasets с заработной платой специалистов в разных сферах.

Есть возможность загрузки собственной базы данных.

Как подготовиться к обучению на платформе Kaggle?

Первым делом нужно определиться с языком программирования. В Data Science стандартно используется языки:

• Python;
• R.

Читайте также!

Что такое баг-репорт и как его составить

Подробнее

Для новичков в программировании рекомендуется выбрать Python, так как проще изучать.

Следующий этап после знакомства с выбранным языком программирования — обучение аналитике данных. Это навык загрузки и визуализации данных. Удобно использовать инструменты Python: Pandas, Seaborn.

Перед сдачей экзамена нужно осуществить обучение первой модели на легком datasets. Например, Random Forest в библиотеке Scikit-learn.

Только до 12.09

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Пройдя перечисленные этапы, участник может смело принимать участие в конкурсах Kaggle.

Какие данные Kaggle можно использовать для аналитики?

Базы данных платформы Kaggle отличаются большим разнообразием. Имеются все возможные форматы: текстовые, графические, видео, изображение, структурированные и т.д. Их можно использовать для создания моделей машинного обучения и решения Kaggle задач.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование

Рецензент:

Иван Иванов Аналитик GeekBrains