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.
В статье рассказывается:
- Что такое Kaggle
- Начало работы с платформой
- Особенности участия в соревновании Kaggle
- Какое из Kaggle Competitions выбрать
- Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих
-
Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.Бесплатно от Geekbrains
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.
![Что такое Kaggle](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/nordwood-themes-_sg8nxmpwdm-unsplash-2.jpg)
![Что такое Kaggle](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/nordwood-themes-_sg8nxmpwdm-unsplash-2.jpg)
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.
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
![Павел Симонов - исполнительный директор Geekbrains](https://gb.ru/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/incut-top-it-30-2023-v2/Pavel_Simonov-m.png)
Скачивайте и используйте уже сегодня:
![Павел Симонов - исполнительный директор Geekbrains](https://gb.ru/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/incut-top-it-30-2023-v2/Pavel_Simonov.png)
Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023
Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда
![doc иконка](https://gb.ru/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/docx-insert-v2.png)
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 ₽
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](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/shutterstock_1766613029-870x249.jpg)
![Что такое Nginx: зачем нужен, в чем особенность](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/shutterstock_1766613029-870x249.jpg)
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.
![Начало работы с платформой](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/christin-hume-hcfwew744z4-unsplash-19.jpg)
![Начало работы с платформой](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/christin-hume-hcfwew744z4-unsplash-19.jpg)
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.
Скачать файлПри 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.
![Особенности участия в соревновании Kaggle](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/ben-kolde-t9dooibgmek-unsplash.jpg)
![Особенности участия в соревновании Kaggle](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/ben-kolde-t9dooibgmek-unsplash.jpg)
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.
на обучение «Программист Java» до 08 сентября
![](https://gb.ru/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/insert-bn/java_dev.png)
![](https://gb.ru/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/insert-bn/java_dev_mob.png)
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.
![Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/cookie-the-pom-gysmaocsdqs-unsplash.jpg)
![Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/cookie-the-pom-gysmaocsdqs-unsplash.jpg)
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](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/yazyk-php-870x249.jpg)
![Что такое баг-репорт и как его составить](https://gb.ru/blog/wp-content/uploads/2023/09/yazyk-php-870x249.jpg)
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.
![](/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/incut-strategy-for-beginners-new/pdf.png)
![](/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/incut-strategy-for-beginners-new/pdf.png)
![](/blog/wp-content/themes/reboot-child/assets/images/incut-strategy-for-beginners-new/pdf.png)
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.