Aloittelijan opas Kaggle for Data Science -sovellukseen

Huolimatta viimeaikaisesta suosion kasvusta, big data on edelleen suhteellisen epävarmaa verrattuna muihin vakiintuneisiin teknologia-aloihin. Tämän seurauksena useimmat aloittelijat pitävät teorioiden ja käsitteiden harjoittelua ja opiskelua vaikeana tiedon ja resurssien puutteen vuoksi. Käyttämällä Kagglea datatieteeseen voit kuitenkin voittaa tämän ongelman ilman stressiä.

Joten, mikä Kaggle on, ja kuinka voit tulla ammattimaiseksi kehittäjäksi tällä alustalla? Täältä saat yleiskatsauksen tästä erinomaisesta datatieteen työkalusta ja ymmärrät, miksi monet ammattilaiset käyttävät tuntikausia sen parissa. Jatka lukemista löytääksesi lisää.

Mikä on Kaggle?

Kaggle on verkkoyhteisö datatieteen ja koneoppimisen (ML) harrastajille. Se on huippuoppimistyökalu aloittelijoille ja ammattilaisille, jolla on realistisia harjoitusongelmia tietotieteen taitojen hiomiseksi.

Googlen omistama se on tällä hetkellä maailman suurin joukkolähdettä verkkoalusta datatieteilijöille ja ML: n harjoittajille. Siten Kaggle antaa sinulle pääsyn useisiin alasi ammattilaisiin, joiden kanssa voit ideoida, kilpailla ja ratkaista tosielämän ongelmia.

Miksi käyttää Kagglea datatieteeseen?

Big datan lisääntyessä niitä on ainutlaatuisia tapoja hankkia tietoja Kagglen lisäksi nämä menetelmät lisääntyvät harppauksin päivittäin. Koodin oppimiseen ja opiskeluun on myös erilaisia ​​alustoja. Joten miksi sinun pitäisi tehdä Kagglesta oppimisalustasi?

Tässä osiossa näemme Kagglen perusteelliset edut ja sen, mikä tekee siitä erittäin suositun datatieteilijöiden keskuudessa ympäri maailmaa.

1. Tietojoukkojen saatavuus

Kagglen tietojoukot ovat sen eniten käytetty ominaisuus, koska reaaliaikaisen tiedon hankinta on merkittävä ongelma useimmille datatieteilijöille. Kuvittele, että käytät aikaasi ja rahaasi teorioiden oppimiseen etkä pysty harjoittelemaan oppiessasi.

Kaggle ratkaisee tämän turhauttavan ongelman tarjoamalla yli 50 000 tietojoukkoa, joita voit hyödyntää harjoittaessasi malleja. Riippumatta alasta, jota haluat työstää, tai ongelmasta, jonka haluat ratkaista, Kagglessa on sinulle tietojoukko.

Tietenkin "kuumempien" tietojoukkojen parissa työskenteleminen voi olla hyödyllisempää aloittelijalle. Vaikka voit soveltaa tietojasi mihin tahansa ongelmaan, on helpompi saada apua yleisempien tietojoukkojen kanssa. Huomaa myös, että nämä tietojoukot ovat eri tiedostomuodoissa, mukaan lukien CSV, JSON, SQLite ja monet muut.

2. Lukemattomia koodiesimerkkejä

Muiden kehittäjäalustojen tapaan Kaggle tarjoaa lukuisia koodinpätkiä ja esimerkkejä oppimistarkoituksiin. Asiantuntijoiden koodin opiskelu on yksi hämmästyttävä tapa kasvaa kehittäjänä, ja kyllä, datatieteilijöiden on kirjoitettava koodia silloin tällöin.

Kuten tietojoukot, aloittelijoiden on parempi työskennellä Pythonin kanssa koodiesimerkkien riittävän saatavuuden vuoksi, koska se on suosituin tietotekniikan ohjelmointikieli. Kuitenkin edistyneemmille oppijoille Kaggle tarjoaa koodinpätkät R-, Julia- ja SQLite-kielissä.

Vielä tärkeämpää on, että Kaggle esittelee nämä koodinpätkät muokattavassa Jupyter Notebook -muodossa, jolloin voit muokata tiedostoja ja tehdä haluttuja muutoksia muistikirjaasi.

3. Kohdistetut datatieteen kurssit

Vaikka datatiede on yksinkertaisempaa kuin useimmat ihmiset ymmärtävät, tällä alalla on muutamia epäilemättä monimutkaisia ​​teorioita. Mutta paremman ymmärtämisen vuoksi niitä on useita Kaggle-kurssit datatieteen käsitteistä, painottaen niiden käytännön sovelluksia.

Onneksi nämä kurssit ovat ilmaisia ​​ja niissä on tunnustetut sertifikaatit. Lisäksi, jos haluat mieluummin välttää e-oppimisalustoilla saatavilla olevia täynnä kuukauden mittaisia ​​kursseja, tutustu näihin lyhyempiin, suorempiin vaihtoehtoihin.

4. Yhteisö

Teknologia-alalla yhteisöt ovat välttämättömiä kasvun ja näkyvyyden kannalta. Kaggle on keskitetty verkkoyhteisösi datatieteilijänä, koska se antaa sinulle mahdollisuuden oppia muilta, verkostoitua ja esitellä työtäsi. Voit esittää kysymyksiä, olla yhteydessä kollegoihisi ja kehittää olemassa olevaa tietämyksesi yhteisösi kautta.

Työsi esittely auttaa sinua myös rakentamaan huomattavaa läsnäoloa oman alasi asiantuntijana, mikä on ratkaisevan tärkeää työnhaussa.

5. Kilpailu ja motivaatio

Kilpailujen avulla voit nähdä omakohtaisesti, kuinka suoriudut muita vastaan ​​ja kuinka paljon kokemusta sinulla on kertynyt. Lisäksi mitä useamman testin läpäiset onnistuneesti, sitä varmemmaksi tulet datatieteen matkallasi.

Kagglessa järjestetään useita datatiedekilpailuja, joissa voit testata tietosi vertaisryhmiin ja parantaa ansioluetteloasi. Vielä parempi, monissa näistä testeistä on rahapalkintoja, mikä tekee niistä entistä houkuttelevampia.

Kagglen hinnoittelu

Nyt kiireisimpään kysymykseen: "Kuinka paljon Kaggle maksaa?" Yllättäen tämä datatieteen helmi on täysin ilmainen! Voit hankkia erilaisia ​​tietojoukkoja, osallistua kilpailuihin, tutkia koodinäytteitä ja näyttää työsi ilman kustannuksia. Ilmoittautua voit osoitteessa Kaggle.com ja luo tili aloittaaksesi.

Mitä voit tehdä Kagglen kanssa datatieteilijänä?

Datatieteilijänä työhösi kuuluu tietojen hankinta ja analysointi. Kaggle tarjoaa laadukasta dataa tekoälymallien harjoittelua varten ja antaa sinun julkaista tietohavainnot julkiseen käyttöön.

Lisäksi voit työskennellä muiden datainsinöörien kanssa ratkaistaksesi maailman ongelmia, laatiaksesi ansioluettelosi ja saada korkeapalkkaisia ​​työpaikkoja jatkuvan yhteisön rakentamisen avulla.

Kagglen käyttäminen datatieteessä

Mitä seuraavaksi rekisteröitymisen jälkeen? On olemassa tiettyjä vaiheita, jotka sinun tulee suorittaa saadaksesi parhaan hyödyn Kagglesta ja edistääksesi uraasi oppimisen aikana.

Kuten kaikki muutkin oppimis- ja yhteisöalustat, Kaggle voi auttaa sinua pääsemään pelisi huipulle, mutta vain jos osaat maksimoida sen hyödyt. Tässä on vaiheittainen opas sinulle.

1. Hanki perustietoa

Kagglen käyttäminen ilman datatieteen perustietoja vastaa edistyneiden kokeiden suorittamista ilman peruskurssien suorittamista. Kyllä, kuka tahansa voi käyttää Kagglea, aloittelija tai ei, mutta sinun on oltava perusteltu tietotieteen keskeisiin käsitteisiin sekaannusten välttämiseksi.

Sinun pitää tietää miten aloitat datatieteen urasi ja käydä perusteellisilla kursseilla ennen kuin pääset Kaggleen. Varmista myös, että ymmärrät Pythonin perusohjelmoinnin, tilastot ja kirjastojen käytön.

2. Käy läpi tietojoukot

Kun olet onnistuneesti hankkinut aloittelijatietoa, voit nyt aloittaa tietojen metsästyksen, joka auttaa sinua harjoittelemaan. Tässä Kagglen tietojoukot ovat hyödyllisiä sinulle.

Tutustu saatavilla oleviin tietokokoelmiin alkaen yksinkertaisista kokoelmista ennen siirtymistä monimutkaisempiin kokoelmiin. Vaikka Kagglen tietojoukot ovat vakioita, saatat silti haluta suorittaa tarkistuksia varmistaaksesi, että tiedot vastaavat määrityksiäsi.

3. Vertaa EDA-koodikatkelmia työhösi

Kuten aiemmin korostettiin, näytekoodien opiskelu on idioottivarma tapa parantaa kykyjäsi. Napsauta valitsemasi tietojoukon Muistikirjat-välilehteä nähdäksesi koodinpätkät, joita voit tutkia ja verrata alkuperäiseen työhön.

Lisäksi keskity koodinäytteisiin, joissa on eniten aktiivisuutta, tai tunnustetuilta avustajilta tutkivassa data-analyysissäsi. Tämä ei tarkoita, että muut koodinäytteet ovat automaattisesti huonoja, mutta todennäköistä on, että mitä korkeampi aktiviteetti, sitä tarkempi se on.

4. Tutki Data Science -muistikirjoja

Työsi korjaaminen koodinpätkien avulla epäilemättä parantaa kykyjäsi ajan myötä, joten voit nyt edetä edistyneempiin haasteisiin. Tutki huolellisesti muistikirjoja, jotka ratkaisevat tiettyjä ongelmia, ja yritä toistaa ne.

Huomaa, että metodologian ja konseptin ymmärtäminen on sinulle hyödyllisempää kuin pelkkä koodin kopioiminen. Vaikka tämä saattaa lisätä näkyvyyttäsi, se ei lopulta tee sinusta parempaa datatieteilijää.

5. Osallistu kilpailuihin kehittääksesi taitojasi

Kun olet käynyt läpi kaikki yllä olevat vaiheet, sinun pitäisi olla valmis aloittamaan pääaineena Kaggle-kilpailut. Kilpaileminen voi aluksi näyttää pelottavalta, varsinkin kun osallistut ensimmäiseksi, mutta mitä enemmän osallistut, sitä varmemmaksi tulet.

Opiskelu voi viedä sinut vain niin pitkälle; on tiettyjä käsitteitä ja menetelmiä, joille kilpailut yksinään voivat altistaa sinut. Sitä paitsi liitteenä oleva rahapalkinto ei haittaa.

Ryhdy paremmaksi datatieteilijäksi Kagglen avulla

Mikään ei ole yhteisöalusta, joka auttaisi sinua parantamaan taitojasi, etenkään niin laajalla alalla kuin datatiede. Aktiivinen osallistuminen Kagglen kaltaisiin yhteisöihin ei vain lisää tietämystäsi ja asiantuntemustasi, vaan voi myös avata sinulle lukuisia mahdollisuuksia, kuten työpaikkoja ja harjoittelupaikkoja.