В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. Сейчас существует еще огромное количество задач, которые можно решить методами Data Science и машинного обучения, но к которым просто-напросто еще не подобрались. Именно поэтому, я думаю, уже в ближайшем будущем нас захлестнет kaggle что это волна новых компаний, продукт которых основывается или был получен с помощью Data Science и машинного обучения.
Основные особенности Google Colab
Вы можете писать код на Python или обычный текст (используя синтаксис Markdown) точно так же, как и в Jupyter, а потом запускать код на облачном сервере Kaggle. Однако ядра Kaggle имеют некоторые отличительные особенности, недоступные в Jupyter Notebook. Нажмите стрелку влево в правом верхнем углу, которая откроет три вкладки (если вы в режиме полноэкранного просмотра, эти вкладки уже могут быть открыты). Я планирую провести весь конкурс на Kaggle, и ядро (Python Jupyter Notebook) для этой статьи можно посмотреть здесь. Чтобы получить от этой статьи максимум, скопируйте ядро, создав учётную запись Kaggle, а затем нажмите голубую кнопку с надписью «Fork Notebook». Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle.
Как извлечь максимальную пользу от участия на платформе Kaggle?
Это способствует развитию профессиональных связей и улучшению навыков. Так вот, начать стоит с выбора языка программирования, с которым вы планируете работать. Kaggle Learn даёт возможность закрепить свои знания по выбранному направлению и совершенствоваться дальше. Так, на Kaggle есть и рекрутеры, которым нужны сильные дата-сайентисты. Кроме того, специалисты добавляют свои профили в резюме, что считается работодателем дополнительным плюсом при, например, прочих равных возможностях двух кандидатов. Анализ открытых «ядер» поможет сравнить свой код с кодом других пользователей и понять, какие разделы Machine Learning и Data Science следует изучить тщательнее.
Часто задаваемые вопросы про Kaggle для начинающих
- Кроме того, это площадка для соревнований, где участники демонстрируют навыки и конкурируют за призы.
- Это подразумевает работу с категориальными переменными (через one-hot encoding), заполнение пропущенных значений (imputation) и масштабирование переменных в диапазоне.
- Home Credit Default Risk competition — это стандартная контролируемая задача машинного обучения, которая с помощью данных по кредитной истории прогнозирует, погасит ли заёмщик кредит.
- Цель — спрогнозировать вероятность затопления региона с учетом различных факторов.
- Хотя вам вряд ли достанется приз, а задачи сильно отличаются от «промышленного» Data Science, соревнования — это отличный инструмент обучения.
Имея базовые познания в CSS, вы можете создавать собственные функции стилизации под свои нужды. Ознакомьтесь с официальным руководством pandas для получения дополнительной информации. Разумеется никакой анализ исследовательских данных не будет полным без моего любимого Pairs Plot.
Зачем Kaggle начинающему дата-сайентисту?
Google Colab предоставляет удобную облачную среду для разработки и обучения моделей, а Kaggle — платформу для соревнований и обмена знаниями. Используя оба инструмента, вы сможете эффективно решать задачи и развивать свои навыки в этой области. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом, Google Colab и Kaggle предоставят вам все необходимые ресурсы для успешной работы и обучения в области анализа данных и машинного обучения. Kaggle — это мощная платформа для анализа данных и машинного обучения, которая предоставляет пользователям доступ к огромным наборам данных, инструментам и активному сообществу. Независимо от вашего уровня подготовки, Kaggle поможет вам развивать свои навыки и достигать новых высот в области анализа данных и машинного обучения.
Что такое Kaggle и как его использовать
Начинающему в Kaggle Datasets нужно выбрать язык программирования. Ресурс дает возможность пользователям закрепить на практике имеющиеся знания, а также совершенствовать навыки. Любой спорт, а соревновательный DS — это тоже спорт, это много-много пота и много-много работы. Для каждого соревнования на Kaggle создается своя отдельная страничка на которой есть раздел с данными, с описанием метрики — и самое для нас интересное — форум и кернелы. Изучите доступные наборы данных, начиная с простых коллекций и заканчивая более сложными.
Использование ресурсов и сообщество
Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Ладно, отвлеклись, так вот — народ пишет код и выкладывает кернелы с решениями, интересными идеями и прочим. Обычно в каждом соревновании через пару недель появляется один-два прекрасных EDA (exploratory data analysis) кернела, с подробнейшим описанием датасета, статистик, характеристик и т.д. И парочка бейзлайнов (базовых решений), которые, конечно, показывают не самый лучший результат на лидерборде, но их можно использовать в качестве отправной точки для создания своего решения. Но не все так просто — тестовые данные, в свою очередь, делятся в определенной пропорции на публичную (public) и приватную (private) часть.
Хотя наборы данных Kaggle являются стандартными, вы все равно можете провести проверки, чтобы убедиться, что данные соответствуют вашим спецификациям. Хорошая корреляционная матрица может многое сказать о вашем наборе данных. Обычно его строят, чтобы увидеть попарную корреляцию между вашими признаками (features) и целевой переменной.
При желании можно смотреть, что и как делают сильные участники комьюнити (в плане профессионализма, конечно, а не физической силы), и проверять собственные знания и навыки. На этой стадии у начинающего дата-сайентиста обычно уже есть свои методы работы с данными и прогнозирующие модели — поэтому еще раз изучите «ядра» других пользователей. Можно задать коллегам вопрос, начать дискуссию или просто дополнить свои наработки. Kaggle публикует соревнования, которые инициируют компании — они ищут решения актуальных проблем и дают участникам реальные наборы данных. Это дает возможность не только получить опыт в решении задач, но и начать взаимодействовать с компаниями и их запросами. Специалистам в области Data Science необходимо постоянно учиться и улучшать свои навыки.
Принадлежащая Google, в настоящее время это крупнейшая в мире краудсорсинговая веб-платформа для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Таким образом, Kaggle дает вам доступ к нескольким профессионалам в вашей области, с которыми вы можете проводить мозговые штурмы, соревноваться и решать реальные проблемы. В мире машинного обучения и анализа данных существует множество инструментов, которые помогают специалистам и новичкам создавать, тестировать и внедрять модели. Два из таких популярных инструментов — Google Colab и Kaggle.
Хотя наука о данных проще, чем думает большинство людей, в этой области существует несколько, несомненно, сложных теорий. Но для лучшего понимания существует множество курсов Kaggle по концепциям науки о данных с упором на их практическое применение. Как и другие платформы для разработчиков, Kaggle предлагает огромное количество фрагментов кода и примеров для учебных целей. Изучение кода у экспертов — это один из замечательных способов вырасти как разработчик, и да, специалистам по обработке данных время от времени приходится писать код. Остаётся много работы, но, к счастью, нам больше не нужно делать её в одиночку. Я надеюсь, эта статья и notebook kernel придали вам уверенности, чтобы начать участвовать в соревнованиях Kaggle или заняться любым научным проектом.
Неудивительно, что экстраординарный Gradient Boosting Machine (использовалась библиотека LightGBM) отработал лучше всего. А конкретно — так называемый исследовательский (разведочный) анализ данных. Пригодятся навыки загружать и визуализировать данные, свободно в них ориентироваться.
Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению. Ресурс помогает специалистам по машинному обучению устроиться на работу. Большинство компаний обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle.
Ваша работа как специалиста по обработке данных включает в себя поиск и анализ данных. Kaggle предоставляет вам качественные данные для обучения моделей ИИ и позволяет публиковать результаты ваших данных для публичного использования. В сфере технологий сообщества необходимы для роста и видимости.
Также курс отличается тем, что он проходит в действительно живом сообществе. Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, “войти” в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Участие в соревнованиях может дать конкурсанту практический опыт в разработке моделей Machine Learning. Призовые места обеспечат не только денежным призом, но и всемирной известностью в сообществе Data Science. 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. Форум он и на Kaggle форум, народ пишет, обсуждает и делится идеями.
Но если вы из тех, кто любит учиться через практику, то Kaggle, возможно, окажется лучшей платформой, чтобы улучшить ваши навыки с помощью практических проектов в области научных исследований. Kaggle — это платформа для публикации наборов данных, создания и исследования моделей, взаимодействия с другими экспертами, а также организации конкурсов по Data Science и участия в них. Рассмотрим, какие соревнования есть на платформе Kaggle для начинающих специалистов.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.