En begyndervejledning til Kaggle for Data Science

På trods af den seneste gevinst i popularitet, er big data stadig relativt usikker sammenlignet med andre etablerede teknologiområder. Som et resultat finder de fleste begyndere det svært at praktisere og studere teorier og begreber på grund af mangel på data og ressourcer. Ved at bruge Kaggle til datavidenskab kan du dog overvinde dette problem med lidt eller ingen stress.

Så hvad er Kaggle, og hvordan kan du blive en professionel udvikler på denne platform? Her får du et overblik over dette fremragende datavidenskabelige værktøj og forstår, hvorfor mange fagfolk bruger timer på det. Fortsæt med at læse for at opdage mere.

Hvad er Kaggle?

Kaggle er et online fællesskab for datavidenskab og maskinlæring (ML) entusiaster. Det er et toplæringsværktøj for nybegyndere og professionelle, med realistiske praksisproblemer for at skærpe dine datavidenskabelige færdigheder.

Ejet af Google er det i øjeblikket verdens største crowdsourcet webplatform for data scientists og ML praktikere. Således giver Kaggle dig adgang til adskillige fagfolk inden for dit felt, som du kan brainstorme, konkurrere og løse virkelige problemer med.

Hvorfor bruge Kaggle til Data Science?

Med fremkomsten af ​​big data er der unikke måder at hente data på foruden Kaggle, og disse metoder stiger i spring og grænser dagligt. Der er også forskellige platforme til at lære og studere kode. Så hvorfor skulle du gøre Kaggle til din bedste læringsplatform?

I dette afsnit vil vi se de dybtgående fordele ved Kaggle, og hvad der gør det ekstremt populært blandt dataforskere over hele kloden.

1. Tilgængelighed af datasæt

Kaggles datasæt er dens mest brugte funktion, da indkøb af realtidsdata er et betydeligt problem for de fleste dataforskere. Forestil dig at bruge din tid og dine penge på at lære teorier og ikke være i stand til at øve dig, mens du lærer.

Kaggle løser dette frustrerende problem ved at levere over 50.000 datasæt, du kan bruge, mens du træner modeller. Uanset hvilket felt du vil arbejde på, eller hvilket problem du vil løse, er der et datasæt til dig på Kaggle.

Selvfølgelig kan arbejdet med "varmere" datasæt være mere fordelagtigt for en nybegynder. Selvom du kan anvende din viden på ethvert problem, er det nemmere at få hjælp til mere almindelige datasæt. Bemærk også, at disse datasæt kommer i forskellige filformater, inklusive CSV, JSON, SQLite og mange flere.

2. Utallige kodeeksempler

I lighed med andre udviklerplatforme tilbyder Kaggle et stort antal kodestykker og eksempler til læringsformål. At studere kode fra eksperter er en fantastisk måde at vokse på som udvikler, og ja, datavidenskabsmænd skal af og til skrive kode.

Ligesom datasæt er begyndere bedre stillet at arbejde med Python for tilstrækkelig tilgængelighed af kodeeksempler, som det er det mest populære programmeringssprog for datavidenskab. Alligevel, for de mere avancerede elever, har Kaggle kodestykker i R, Julia og SQLite.

Endnu vigtigere er det, at Kaggle præsenterer disse kodestykker i et tilpasseligt Jupyter Notebook-format, så du kan redigere filer og foretage de ønskede ændringer i din notesbog.

3. Målrettede kurser i datavidenskab

Selvom datavidenskab er enklere, end de fleste er klar over, er der et par utvivlsomt komplekse teorier på dette område. Men for bedre forståelse er der mange Kaggle-kurser om datavidenskabsbegreber, med vægt på deres praktiske anvendelser.

Heldigvis er disse kurser gratis og leveres komplet med anerkendte certificeringer. Desuden, hvis du hellere vil undgå de pakkede månedlange kurser, der er tilgængelige på e-læringsplatforme, kan du udforske disse kortere, mere direkte muligheder.

4. Fællesskab

I teknologiområdet er fællesskaber afgørende for vækst og synlighed. Kaggle er dit one-stop online fællesskab som data scientist, da det giver dig mulighed for at lære af andre, netværke og vise dit arbejde. Du kan stille spørgsmål, komme i kontakt med jævnaldrende og bygge videre på din eksisterende viden gennem dit fællesskab.

Fremvisning af dit arbejde hjælper dig også med at opbygge en bemærkelsesværdig tilstedeværelse som ekspert på dit felt, hvilket er afgørende for jobsøgning.

5. Konkurrence og motivation

Konkurrencer giver dig mulighed for at se på egen hånd, hvordan du præsterer mod andre, og hvor meget erfaring du har oparbejdet. Jo flere test du består, jo mere sikker bliver du på din datavidenskabsrejse.

På Kaggle er der flere datavidenskabskonkurrencer for at teste din viden mod jævnaldrende og booste dit CV. Endnu bedre, mange af disse tests har pengepræmier, hvilket gør dem endnu mere tiltalende.

Kaggle-priser

Nu til det mest presserende spørgsmål: "Hvor meget koster Kaggle?" Overraskende nok er denne datavidenskabelige perle helt gratis! Du kan få en række datasæt, deltage i konkurrencer, studere kodeprøver og vise dit arbejde uden omkostninger. Du kan tilmelde dig kl Kaggle.com og opret en konto for at komme i gang.

Hvad kan du gøre med Kaggle som dataforsker?

Som data scientist involverer dit job at hente og analysere data. Kaggle præsenterer dig for kvalitetsdata til træning af AI-modeller og giver dig mulighed for at offentliggøre dine data til offentlig brug.

Derudover kan du arbejde sammen med andre dataingeniører for at løse verdensproblemer, opbygge dit CV og få højtlønnede job gennem konstant samfundsopbygning.

Sådan bruger du Kaggle til datavidenskab

Efter tilmelding, hvad så? Der er visse trin, du bør tage for at få mest muligt ud af Kaggle og fremme din karriere, mens du lærer.

Som enhver anden lærings- og fællesskabsplatform kan Kaggle hjælpe dig med at komme til toppen af ​​dit spil, men kun hvis du ved, hvordan du maksimerer fordelene. Her er en trin-for-trin guide til dig.

1. Få grundlæggende viden

At bruge Kaggle uden grundlæggende datavidenskabsviden svarer til at tage avancerede eksamener uden at gå gennem dine grundlæggende klasser. Ja, alle kan bruge Kaggle, begyndere eller ej, men du skal være funderet i de væsentlige datavidenskabelige begreber for at undgå forvirring.

Du skal vide det hvordan du starter din datavidenskabskarriere og tag nogle dybdegående kurser, inden du går på Kaggle. Sørg også for, at du forstår grundlæggende Python-programmering, statistik og hvordan du bruger biblioteker.

2. Gå gennem datasættene

Når du har tilegnet dig begynderviden, kan du nu starte din jagt på data, der kan hjælpe dig med at øve dig. Det er her Kaggles datasæt bliver nyttige for dig.

Udforsk de tilgængelige datasæt, start fra ligetil samlinger, før du opgraderer til mere komplekse. Selvom Kaggles datasæt er standard, vil du muligvis stadig udføre kontrol for at sikre, at dataene opfylder dine specifikationer.

3. Sammenlign EDA-kodestykkerne med dit arbejde

Som tidligere understreget, er at studere eksempelkoder en idiotsikker måde at forbedre dine evner på. Klik på fanen Notesbøger i dit valgte datasæt for at få kodestykker til at studere og sammenligne med dit originale arbejde.

Fokuser desuden på kodeeksempler med mest aktivitet eller fra anerkendte bidragydere til din udforskende dataanalyse. Dette betyder ikke, at andre kodeeksempler automatisk er dårlige, men chancerne er, jo højere aktiviteten er, jo mere nøjagtig er den.

4. Undersøg Data Science Notebooks

At rette dit arbejde med kodestykker vil uden tvivl forbedre dine evner med tiden, hvilket betyder, at du nu kan gå videre til mere sofistikerede udfordringer. Studer omhyggeligt notesbøger, der løser specifikke problemer, og prøv at replikere dem.

Bemærk, at det vil være mere gavnligt for dig at forstå metoden og konceptet end blot at kopiere kode. Selvom dette kan øge din synlighed, vil det i sidste ende ikke gøre dig til en bedre dataforsker.

5. Deltag i konkurrencer for at skærpe dine færdigheder

Efter at have gennemgået alle ovenstående trin, bør du være klar til at engagere dig i major Kaggle konkurrencer. At konkurrere kan i starten virke skræmmende, især når du deltager i din første, men jo mere du deltager, jo mere selvsikker bliver du.

At studere kan kun bringe dig så langt; der er visse koncepter og metoder, som kun konkurrencer kan udsætte dig for. Desuden skader den vedhæftede pengepræmie ikke.

Bliv en bedre dataforsker med Kaggle

Der er intet som en fællesskabsplatform til at hjælpe dig med at forbedre dine færdigheder, især inden for et område så stort som datavidenskab. Aktiv involvering i fællesskaber som Kaggle forbedrer ikke kun din viden og ekspertise, men kan også udsætte dig for adskillige muligheder, herunder job og praktikophold.