„Kaggle for Data Science“ vadovas pradedantiesiems

Nepaisant pastarojo meto populiarumo, dideli duomenys vis dar yra gana neaiškūs, palyginti su kitomis nusistovėjusiomis technologijų sritimis. Todėl daugumai pradedančiųjų sunku praktikuoti ir studijuoti teorijas bei koncepcijas, nes trūksta duomenų ir išteklių. Tačiau naudodami Kaggle duomenų mokslui, galite įveikti šią problemą be jokio streso.

Taigi, kas yra „Kaggle“ ir kaip galite tapti profesionaliu šios platformos kūrėju? Čia apžvelgsite šį puikų duomenų mokslo įrankį ir suprasite, kodėl daugelis specialistų tam praleidžia valandas. Skaitykite toliau, kad sužinotumėte daugiau.

Kas yra Kaggle?

Kaggle yra internetinė duomenų mokslo ir mašininio mokymosi (ML) entuziastų bendruomenė. Tai puiki mokymosi priemonė naujokams ir profesionalams, turinti realių praktinių problemų, padedančių patobulinti duomenų mokslo įgūdžius.

Šiuo metu ji yra didžiausia pasaulyje, kuri priklauso „Google“.

minios žiniatinklio platforma duomenų mokslininkams ir ML praktikams. Taigi, „Kaggle“ suteikia prieigą prie kelių savo srities profesionalų, su kuriais galite susimąstyti, konkuruoti ir spręsti realaus gyvenimo problemas.

Kodėl duomenų mokslui naudoti „Kaggle“?

Didėjant dideliems duomenims, yra unikalūs duomenų šaltinio būdai be Kaggle, ir šie metodai kasdien didėja. Taip pat yra įvairių platformų, skirtų mokytis ir mokytis kodo. Taigi, kodėl turėtumėte padaryti Kaggle savo mokymosi platforma?

Šiame skyriuje pamatysime išsamius „Kaggle“ pranašumus ir tai, kodėl jis itin populiarus tarp duomenų mokslininkų visame pasaulyje.

1. Duomenų rinkinių prieinamumas

Kaggle duomenų rinkiniai yra dažniausiai naudojama funkcija, nes realaus laiko duomenų gavimas yra didelė problema daugeliui duomenų mokslininkų. Įsivaizduokite, kad praleisite laiką ir pinigus mokydamiesi teorijų ir negalėsite praktikuoti, kol mokykitės.

Kaggle išsprendžia šią varginančią problemą pateikdama daugiau nei 50 000 duomenų rinkinių, kuriuos galite naudoti treniruodami modelius. Nepriklausomai nuo srities, kurioje norite dirbti, ar problemos, kurią norite išspręsti, „Kaggle“ yra duomenų rinkinys.

Žinoma, pradedantiesiems gali būti naudingiau dirbti su „karštesniais“ duomenų rinkiniais. Nors savo žinias galite pritaikyti bet kokiai problemai, lengviau gauti pagalbos dėl įprastesnių duomenų rinkinių. Taip pat atminkite, kad šie duomenų rinkiniai yra įvairių failų formatų, įskaitant CSV, JSON, SQLite ir daugelį kitų.

2. Daugybė kodų pavyzdžių

Panašiai kaip ir kitose kūrėjų platformose, „Kaggle“ siūlo daugybę kodo fragmentų ir pavyzdžių mokymosi tikslais. Kodo studijavimas iš ekspertų yra vienas nuostabus būdas tobulėti kaip kūrėjui, ir taip, duomenų mokslininkai turi retkarčiais parašyti kodą.

Kaip ir su duomenų rinkiniais, pradedantiesiems geriau dirbti su Python, kad būtų pakankamai kodo pavyzdžių, nes tai yra populiariausia duomenų mokslo programavimo kalba. Vis dėlto labiau pažengusiems besimokantiesiems Kaggle turi kodo fragmentus R, Julia ir SQLite.

Dar svarbiau, kad Kaggle pateikia šiuos kodo fragmentus tinkinamu Jupyter Notebook formatu, leidžiančiu redaguoti failus ir atlikti norimus bloknoto pakeitimus.

3. Tiksliniai duomenų mokslo kursai

Nors duomenų mokslas yra paprastesnis, nei dauguma žmonių supranta, šioje srityje yra keletas neabejotinai sudėtingų teorijų. Tačiau norint geriau suprasti, jų yra daug Kaggle kursai apie duomenų mokslo koncepcijas, pabrėžiant jų praktinį pritaikymą.

Laimei, šie kursai yra nemokami ir turi pripažintus sertifikatus. Be to, jei norėtumėte vengti perpildytų mėnesio trukmės kursų, pasiekiamų el. mokymosi platformose, išbandykite šias trumpesnes, tiesiogines galimybes.

4. bendruomenė

Technologijų erdvėje bendruomenės yra būtinos augimui ir matomumui. „Kaggle“ yra jūsų, kaip duomenų mokslininko, internetinė bendruomenė, suteikianti galimybę mokytis iš kitų, bendrauti ir rodyti savo darbą. Galite užduoti klausimus, susisiekti su bendraamžiais ir remtis turimomis žiniomis per savo bendruomenę.

Savo darbo demonstravimas taip pat padeda jums tapti savo srities ekspertu, o tai labai svarbu ieškant darbo.

5. Konkurencija ir motyvacija

Varžybos leidžia iš pirmų lūpų pamatyti, kaip jums sekasi prieš kitus ir kiek patirties sukaupėte. Be to, kuo daugiau testų sėkmingai išlaikysite, tuo labiau pasitikėsite savo duomenų mokslo kelionėje.

Kaggle yra keletas duomenų mokslo konkursų, skirtų patikrinti savo žinias su bendraamžiais ir patobulinti savo CV. Dar geriau, kad daugelis šių testų turi piniginius prizus, todėl jie yra dar patrauklesni.

Kaggle kainodara

Dabar į patį aktualiausią klausimą: "Kiek kainuoja Kaggle?" Keista, bet šis duomenų mokslo perlas yra visiškai nemokamas! Galite gauti daugybę duomenų rinkinių, dalyvauti konkursuose, studijuoti kodo pavyzdžius ir rodyti savo darbą be jokių išlaidų. Registruotis galite adresu Kaggle.com ir susikurkite paskyrą, kad pradėtumėte.

Ką galite padaryti su Kaggle kaip duomenų mokslininku?

Kaip duomenų mokslininkas, jūsų darbas apima duomenų šaltinį ir analizę. „Kaggle“ pateikia kokybiškus duomenis, skirtus AI modelių mokymui, ir leidžia skelbti savo duomenų išvadas viešam naudojimui.

Be to, galite dirbti su kitais duomenų inžinieriais, kad išspręstumėte pasaulio problemas, sukurtumėte savo gyvenimo aprašymą ir gautumėte gerai apmokamą darbą nuolat kurdami bendruomenę.

Kaip naudoti Kaggle duomenų mokslui

Kas toliau po registracijos? Yra tam tikrų veiksmų, kurių turėtumėte imtis, kad galėtumėte kuo geriau išnaudoti Kaggle ir tobulinti savo karjerą besimokydami.

Kaip ir bet kuri kita mokymosi ir bendruomenės platforma, „Kaggle“ gali padėti jums pasiekti žaidimo viršūnę, tačiau tik tuo atveju, jei žinote, kaip maksimaliai išnaudoti jos naudą. Štai jums skirtas žingsnis po žingsnio vadovas.

1. Gaukite pagrindinių žinių

Naudojimasis Kaggle be pagrindinių duomenų mokslo žinių prilygsta išplėstinių egzaminų laikymui neišklausant pagrindinių pamokų. Taip, kiekvienas gali naudoti Kaggle, pradedantysis ar ne, bet jūs turite būti pagrįsti esminėmis duomenų mokslo sąvokomis, kad išvengtumėte painiavos.

Tu turi žinoti kaip pradėti savo duomenų mokslo karjerą ir prieš patekdami į Kaggle išklausykite keletą išsamių kursų. Taip pat įsitikinkite, kad suprantate pagrindinį Python programavimą, statistiką ir kaip naudotis bibliotekomis.

2. Eikite per duomenų rinkinius

Sėkmingai įgiję pradedančiųjų žinių, dabar galite pradėti ieškoti duomenų, kurie padės jums praktikuotis. Čia jums naudingi Kaggle duomenų rinkiniai.

Naršykite turimus duomenų rinkinius, pradedant nuo paprastų rinkinių, prieš pereinant prie sudėtingesnių. Nors „Kaggle“ duomenų rinkiniai yra standartiniai, galbūt norėsite atlikti patikrinimus, kad įsitikintumėte, jog duomenys atitinka jūsų specifikacijas.

3. Palyginkite EDA kodo fragmentus su savo darbu

Kaip buvo pabrėžta anksčiau, pavyzdinių kodų studijavimas yra patikimas būdas pagerinti savo sugebėjimus. Spustelėkite pasirinkto duomenų rinkinio skirtuką Užrašinės, kad peržiūrėtumėte kodo fragmentus ir palygintumėte juos su originaliu darbu.

Be to, analizuodami duomenis sutelkite dėmesį į kodo pavyzdžius, kuriuose yra daugiausia veiklos, arba iš pripažintų bendradarbių. Tai nereiškia, kad kiti kodo pavyzdžiai automatiškai yra blogi, tačiau yra tikimybė, kad kuo didesnis aktyvumas, tuo jis tikslesnis.

4. Išnagrinėkite duomenų mokslo sąsiuvinius

Taisydami savo darbą naudodami kodo fragmentus, laikui bėgant, neabejotinai pagerinsite jūsų gebėjimus, o tai reiškia, kad dabar galėsite įveikti sudėtingesnius iššūkius. Atidžiai išstudijuokite konkrečias problemas išsprendžiančias sąsiuvinius ir pabandykite jas atkartoti.

Atminkite, kad suprasti metodiką ir koncepciją jums bus naudingiau nei tiesiog kopijuoti kodą. Nors tai gali padidinti jūsų matomumą, galiausiai tai nepadarys jūsų geresniu duomenų mokslininku.

5. Dalyvaukite konkursuose, kad patobulintumėte savo įgūdžius

Atlikę visus aukščiau nurodytus veiksmus, turėtumėte būti pasirengę užsiimti pagrindine studija Kaggle varžybos. Rungtynės iš pradžių gali atrodyti bauginančios, ypač kai dalyvausite pirmą kartą, tačiau kuo daugiau dalyvausite, tuo labiau pasitikėsite savimi.

Studijos gali nuvesti tik tiek toli; yra tam tikrų sąvokų ir metodų, kuriuos vien konkursai gali atskleisti. Be to, pridėtas piniginis prizas nekenkia.

Tapkite geresniu duomenų tyrinėtoju su Kaggle

Nėra nieko panašaus į bendruomenės platformą, kuri padėtų pagerinti jūsų įgūdžius, ypač tokioje plačioje srityje kaip duomenų mokslas. Aktyvus dalyvavimas bendruomenėse, tokiose kaip Kaggle, ne tik pagerina jūsų žinias ir patirtį, bet ir gali atverti jums daugybę galimybių, įskaitant darbą ir stažuotes.