Kaggle datu zinātnes rokasgrāmata iesācējiem

Neskatoties uz neseno popularitātes pieaugumu, lielie dati joprojām ir samērā neskaidri salīdzinājumā ar citām zināmajām tehnoloģiju jomām. Tā rezultātā lielākajai daļai iesācēju ir grūti praktizēt un pētīt teorijas un koncepcijas, jo trūkst datu un resursu. Tomēr, izmantojot Kaggle datu zinātnei, jūs varat pārvarēt šo problēmu bez stresa.

Tātad, kas ir Kaggle un kā jūs varat kļūt par profesionālu izstrādātāju šajā platformā? Šeit jūs iegūsit pārskatu par šo izcilo datu zinātnes rīku un sapratīsit, kāpēc daudzi profesionāļi tam pavada stundas. Turpiniet lasīt, lai uzzinātu vairāk.

Kas ir Kaggle?

Kaggle ir tiešsaistes kopiena datu zinātnes un mašīnmācīšanās (ML) entuziastiem. Tas ir labākais mācību rīks iesācējiem un profesionāļiem ar reālām prakses problēmām, lai uzlabotu savas datu zinātnes prasmes.

Tas pieder Google, un pašlaik tas ir pasaulē lielākais pūļa avots

tīmekļa platforma datu zinātniekiem un ML praktiķiem. Tādējādi Kaggle sniedz jums piekļuvi vairākiem savas jomas profesionāļiem, ar kuriem jūs varat gudrot, sacensties un risināt reālās dzīves problēmas.

Kāpēc izmantot Kaggle datu zinātnei?

Līdz ar lielo datu pieaugumu, ir unikālus veidus, kā iegūt datus neskaitot Kaggle, un šīs metodes katru dienu pieaug lēcieniem un robežām. Ir arī dažādas platformas koda apguvei un izpētei. Tātad, kāpēc jums vajadzētu izveidot Kaggle par savu mācību platformu?

Šajā sadaļā mēs redzēsim padziļinātas Kaggle priekšrocības un to, kas padara to ārkārtīgi populāru datu zinātnieku vidū visā pasaulē.

1. Datu kopu pieejamība

Kaggle datu kopas ir tās visbiežāk izmantotā funkcija, jo reāllaika datu iegūšana ir nozīmīga problēma lielākajai daļai datu zinātnieku. Iedomājieties, ka tērējat savu laiku un naudu, apgūstot teorijas un nespējot praktizēt, kamēr mācāties.

Kaggle atrisina šo nomākto problēmu, nodrošinot vairāk nekā 50 000 datu kopu, kuras varat izmantot, apmācot modeļus. Neatkarīgi no jomas, kurā vēlaties strādāt, vai problēmas, kuru vēlaties atrisināt, vietnē Kaggle ir pieejama datu kopa.

Protams, darbs pie “karstākām” datu kopām var būt izdevīgāks iesācējam. Lai gan jūs varat izmantot savas zināšanas jebkurai problēmai, ir vieglāk saņemt palīdzību saistībā ar biežāk sastopamām datu kopām. Ņemiet vērā arī to, ka šīm datu kopām ir dažādi failu formāti, tostarp CSV, JSON, SQLite un daudzi citi.

2. Neskaitāmi kodu piemēri

Līdzīgi kā citās izstrādātāju platformās, Kaggle piedāvā lielu skaitu koda fragmentu un piemēru mācību nolūkos. Koda izpēte no ekspertiem ir lielisks veids, kā attīstīties kā izstrādātājam, un jā, datu zinātniekiem laiku pa laikam ir jāraksta kods.

Tāpat kā datu kopas, iesācējiem ir labāk strādāt ar Python, lai nodrošinātu pietiekamu kodu piemēru pieejamību, kā tas ir populārākā programmēšanas valoda datu zinātnē. Tomēr pieredzējušākiem studentiem Kaggle ir koda fragmenti R, Julia un SQLite.

Vēl svarīgāk ir tas, ka Kaggle piedāvā šos koda fragmentus pielāgojamā Jupyter Notebook formātā, ļaujot rediģēt failus un veikt vajadzīgās izmaiņas piezīmju grāmatiņā.

3. Mērķtiecīgi datu zinātnes kursi

Lai gan datu zinātne ir vienkāršāka, nekā vairums cilvēku saprot, šajā jomā neapšaubāmi ir dažas sarežģītas teorijas. Bet, lai labāk izprastu, ir daudz Kaggle kursi par datu zinātnes koncepcijām, liekot uzsvaru uz to praktisko pielietojumu.

Par laimi, šie kursi ir bezmaksas, un tiem ir atzīti sertifikāti. Turklāt, ja vēlaties izvairīties no pārpildītiem mēneša kursiem, kas pieejami e-mācību platformās, izpētiet šīs īsākās, tiešākas iespējas.

4. kopiena

Tehnoloģiju jomā kopienas ir būtiskas izaugsmei un atpazīstamībai. Kaggle ir jūsu vienas pieturas tiešsaistes kopiena kā datu zinātniekam, jo ​​tā sniedz jums iespēju mācīties no citiem, izveidot tīklu un parādīt savu darbu. Izmantojot savu kopienu, varat uzdot jautājumus, sazināties ar vienaudžiem un papildināt esošās zināšanas.

Sava darba demonstrēšana arī palīdz jums izveidot ievērojamu klātbūtni kā ekspertam savā jomā, kas ir ļoti svarīgi darba meklējumos.

5. Konkurence un motivācija

Sacensības ļauj klātienē redzēt, kā jūs veicat pret citiem un cik daudz pieredzes esat uzkrājis. Turklāt, jo vairāk testu jūs veiksmīgi nokārtojat, jo pārliecinātāks jūs kļūstat savā datu zinātnes ceļojumā.

Vietnē Kaggle ir vairāki datu zinātnes konkursi, lai pārbaudītu savas zināšanas salīdzinājumā ar vienaudžiem un uzlabotu savu CV. Vēl labāk, ka daudziem no šiem testiem ir naudas balvas, padarot tos vēl pievilcīgākus.

Kaggle cenas

Tagad uz aktuālāko jautājumu: "Cik maksā Kaggle?" Pārsteidzoši, šī datu zinātnes dārgakmens ir absolūti bezmaksas! Varat iegūt dažādas datu kopas, piedalīties konkursos, izpētīt kodu paraugus un parādīt savu darbu bez maksas. Pierakstīties var plkst Kaggle.com un izveidojiet kontu, lai sāktu.

Ko jūs varat darīt ar Kaggle kā datu zinātnieku?

Kā datu zinātniekam jūsu darbs ir saistīts ar datu ieguvi un analīzi. Kaggle piedāvā kvalitatīvus datus AI modeļu apmācībai un ļauj publicēt savus datu atradumus publiskai lietošanai.

Turklāt jūs varat strādāt ar citiem datu inženieriem, lai atrisinātu pasaules problēmas, veidotu savu CV un iegūtu augsti apmaksātu darbu, pastāvīgi veidojot kopienu.

Kā izmantot Kaggle datu zinātnei

Kas tālāk pēc pierakstīšanās? Ir jāveic noteiktas darbības, lai maksimāli izmantotu Kaggle un veicinātu savu karjeru mācību laikā.

Tāpat kā jebkura cita mācību un kopienas platforma, Kaggle var palīdzēt jums sasniegt spēles virsotni, taču tikai tad, ja zināt, kā maksimāli izmantot tās priekšrocības. Šeit ir sniegta detalizēta rokasgrāmata.

1. Iegūstiet pamatzināšanas

Kaggle izmantošana bez pamatzināšanām datu zinātnē ir līdzvērtīga padziļināto eksāmenu kārtošanai, neizejot pamata nodarbības. Jā, ikviens var izmantot Kaggle, iesācējs vai nē, taču, lai izvairītos no neskaidrībām, jums ir jābalstās uz būtiskām datu zinātnes koncepcijām.

Jums jāzina kā sākt savu karjeru datu zinātnē un iziet dažus padziļinātus kursus pirms iekāpšanas Kaggle. Pārliecinieties arī, ka saprotat Python pamatprogrammēšanu, statistiku un bibliotēku lietošanu.

2. Dodieties cauri datu kopām

Kad esat veiksmīgi apguvis iesācēju zināšanas, tagad varat sākt meklēt datus, lai palīdzētu jums praktizēt. Šeit jums noder Kaggle datu kopas.

Izpētiet pieejamās datu kopas, sākot no vienkāršām kolekcijām, pirms pāriet uz sarežģītākām. Lai gan Kaggle datu kopas ir standarta, iespējams, vēlēsities veikt pārbaudes, lai nodrošinātu datu atbilstību jūsu specifikācijām.

3. Salīdziniet EDA koda fragmentus ar savu darbu

Kā jau iepriekš tika uzsvērts, paraugu kodu izpēte ir drošs veids, kā uzlabot savas spējas. Noklikšķiniet uz atlasītās datu kopas cilnes Piezīmju grāmatiņas, lai koda fragmentus izpētītu un salīdzinātu ar savu sākotnējo darbu.

Turklāt, lai veiktu izpētes datu analīzi, koncentrējieties uz kodu paraugiem ar vislielāko aktivitāti vai no atzītiem līdzstrādniekiem. Tas nenozīmē, ka citi koda paraugi automātiski ir slikti, taču pastāv iespēja, ka jo augstāka ir aktivitāte, jo precīzāka tā ir.

4. Izpētiet datu zinātnes piezīmju grāmatiņas

Labojot savu darbu, izmantojot koda fragmentus, laika gaitā uzlabosies jūsu spējas, kas nozīmē, ka tagad varēsit risināt sarežģītākas problēmas. Uzmanīgi izpētiet piezīmju grāmatiņas, kas atrisina konkrētas problēmas, un mēģiniet tās atkārtot.

Ņemiet vērā, ka metodoloģijas un koncepcijas izpratne jums būs izdevīgāka nekā tikai koda kopēšana. Lai gan tas var uzlabot jūsu redzamību, galu galā tas nepadarīs jūs par labāku datu zinātnieku.

5. Piedalieties konkursos, lai uzlabotu savas prasmes

Pēc visu iepriekš minēto darbību veikšanas jums vajadzētu būt gatavam iesaistīties specialitātē Kaggle sacensības. Sacensības sākotnēji var šķist biedējošas, it īpaši, piesakoties pirmajā, taču, jo vairāk piedalīsies, jo pārliecinātāks kļūsi.

Studijas var aizvest tikai tik tālu; ir daži jēdzieni un metodes, kuras jūs var pakļaut tikai konkursi. Turklāt pievienotā naudas balva nekaitē.

Kļūstiet par labāku datu zinātnieku, izmantojot Kaggle

Nekas nelīdzinās kopienas platformai, kas palīdzētu uzlabot jūsu prasmes, īpaši tik plašā jomā kā datu zinātne. Aktīva iesaistīšanās kopienās, piemēram, Kaggle, ne tikai uzlabo jūsu zināšanas un zināšanas, bet arī paver jūs daudzām iespējām, tostarp darbam un praksei.