En nybörjarguide till Kaggle for Data Science

Trots sin senaste popularitet är big data fortfarande relativt osäker jämfört med andra etablerade teknikområden. Som ett resultat har de flesta nybörjare svårt att öva och studera teorier och begrepp på grund av brist på data och resurser. Men genom att använda Kaggle för datavetenskap kan du övervinna detta problem med liten eller ingen stress.

Så, vad är Kaggle, och hur kan du bli en professionell utvecklare på den här plattformen? Här får du en översikt över detta enastående datavetenskapliga verktyg och förstår varför många yrkesmän spenderar timmar på det. Fortsätt läsa för att upptäcka mer.

Vad är Kaggle?

Kuggla är en onlinegemenskap för datavetenskap och maskininlärning (ML) entusiaster. Det är ett toppinlärningsverktyg för nybörjare och proffs, med realistiska övningsproblem för att vässa dina datavetenskapliga färdigheter.

Ägs av Google och är för närvarande världens största

folkmassan webbplattform för datavetare och ML-utövare. Således ger Kaggle dig tillgång till flera proffs inom ditt område som du kan brainstorma, tävla och lösa verkliga problem med.

Varför använda Kaggle för datavetenskap?

Med uppkomsten av big data finns det unika sätt att hämta data förutom Kaggle, och dessa metoder ökar i språng dagligen. Det finns också olika plattformar för att lära sig och studera kod. Så varför ska du göra Kaggle till din bästa lärplattform?

I det här avsnittet kommer vi att se de djupgående fördelarna med Kaggle och vad som gör den extremt populär bland dataforskare runt om i världen.

1. Tillgänglighet för datamängder

Kaggles datauppsättningar är dess mest använda funktion, eftersom inköp av realtidsdata är ett betydande problem för de flesta dataforskare. Föreställ dig att du spenderar din tid och dina pengar på att lära dig teorier och att du inte kan träna medan du lär dig.

Kaggle löser detta frustrerande problem genom att tillhandahålla över 50 000 datauppsättningar som du kan använda när du tränar modeller. Oavsett vilket område du vill arbeta med eller vilket problem du vill lösa, finns det en datauppsättning för dig på Kaggle.

Att arbeta med "hetare" datauppsättningar kan naturligtvis vara mer fördelaktigt för en nybörjare. Även om du kan tillämpa din kunskap på alla problem, är det lättare att få hjälp med vanligare datauppsättningar. Observera också att dessa datauppsättningar finns i olika filformat, inklusive CSV, JSON, SQLite och många fler.

2. Otaliga kodexempel

I likhet med andra utvecklarplattformar erbjuder Kaggle ett stort antal kodavsnitt och exempel för inlärningsändamål. Att studera kod från experter är ett fantastiskt sätt att växa som utvecklare, och ja, datavetare behöver skriva kod ibland.

Precis som datauppsättningar är det bättre för nybörjare att arbeta med Python för tillräcklig tillgång på kodexempel, som det är det mest populära programmeringsspråket för datavetenskap. Ändå, för de mer avancerade eleverna har Kaggle kodavsnitt i R, Julia och SQLite.

Ännu viktigare är att Kaggle presenterar dessa kodavsnitt i ett anpassningsbart Jupyter Notebook-format, så att du kan redigera filer och göra önskade ändringar i din anteckningsbok.

3. Riktade kurser i datavetenskap

Även om datavetenskap är enklare än de flesta inser, finns det några tveklöst komplexa teorier inom detta område. Men för bättre förståelse finns det många Kaggle-kurser om datavetenskapliga koncept, med tonvikt på deras praktiska tillämpningar.

Tack och lov är dessa kurser gratis och levereras kompletta med erkända certifieringar. Dessutom, om du hellre vill undvika de fullspäckade månadslånga kurserna som finns tillgängliga på e-lärande plattformar, utforska dessa kortare, mer direkta alternativ.

4. gemenskap

I det tekniska området är samhällen avgörande för tillväxt och synlighet. Kaggle är din one-stop online-gemenskap som datavetare, eftersom det ger dig möjlighet att lära av andra, nätverka och visa ditt arbete. Du kan ställa frågor, få kontakt med kamrater och bygga vidare på din befintliga kunskap genom din community.

Att visa upp ditt arbete hjälper dig också att bygga en anmärkningsvärd närvaro som expert inom ditt område, vilket är avgörande för jobbsökande.

5. Tävling och motivation

Med tävlingar kan du se hur du presterar mot andra och hur mycket erfarenhet du har samlat på dig. Ju fler test du klarar, desto mer säker blir du på din datavetenskapsresa.

På Kaggle finns det flera datavetenskapstävlingar för att testa dina kunskaper mot kamrater och förstärka ditt CV. Ännu bättre, många av dessa tester har kontantpriser, vilket gör dem desto mer tilltalande.

Kaggle prissättning

Nu till den mest angelägna frågan, "Hur mycket kostar Kaggle?" Överraskande nog är denna datavetenskapliga pärla helt gratis! Du kan få en rad datauppsättningar, delta i tävlingar, studera kodexempel och visa ditt arbete utan kostnad. Du kan anmäla dig på Kaggle.com och skapa ett konto för att komma igång.

Vad kan du göra med Kaggle som dataforskare?

Som datavetare innebär ditt jobb att anskaffa och analysera data. Kaggle ger dig kvalitetsdata för att träna AI-modeller och låter dig publicera dina data för allmänt bruk.

Dessutom kan du arbeta med andra dataingenjörer för att lösa världsproblem, bygga ditt CV och få högbetalda jobb genom konstant samhällsbyggande.

Hur man använder Kaggle för datavetenskap

Efter att ha registrerat dig, vad händer sedan? Det finns vissa steg du bör ta för att få ut så mycket som möjligt av Kaggle och främja din karriär samtidigt som du lär dig.

Liksom alla andra lärande- och gemenskapsplattformar kan Kaggle hjälpa dig att komma till toppen av ditt spel, men bara om du vet hur du kan maximera fördelarna. Här är en steg-för-steg-guide för dig.

1. Skaffa grundläggande kunskap

Att använda Kaggle utan grundläggande datavetenskaplig kunskap är likvärdigt med att ta avancerade prov utan att gå igenom dina grundläggande klasser. Ja, vem som helst kan använda Kaggle, nybörjare eller inte, men du måste vara grundad i de väsentliga datavetenskapliga koncepten för att undvika förvirring.

Du behöver veta hur du startar din datavetenskapskarriär och ta några djupgående kurser innan du börjar på Kaggle. Se också till att du förstår grundläggande Python-programmering, statistik och hur du använder bibliotek.

2. Gå igenom datamängderna

När du framgångsrikt har skaffat dig nybörjarkunskaper kan du nu starta din jakt på data som hjälper dig att träna. Det är här Kaggles datauppsättningar blir användbara för dig.

Utforska de tillgängliga datauppsättningarna, börja från enkla samlingar innan du tar examen till mer komplexa. Även om Kaggles datauppsättningar är standard, kanske du fortfarande vill utföra kontroller för att säkerställa att data uppfyller dina specifikationer.

3. Jämför EDA-kodavsnitten med ditt arbete

Som tidigare betonats är att studera exempelkoder ett idiotsäkert sätt att förbättra dina förmågor. Klicka på fliken Anteckningsböcker i din valda datamängd för kodavsnitt att studera och jämföra med ditt ursprungliga arbete.

Fokusera dessutom på kodexempel med mest aktivitet eller från erkända bidragsgivare för din utforskande dataanalys. Detta betyder inte att andra kodexempel automatiskt är dåliga, men chansen är stor att ju högre aktiviteten är, desto mer exakt är den.

4. Granska Data Science Notebooks

Att korrigera ditt arbete med kodsnuttar kommer utan tvekan att förbättra dina förmågor med tiden, vilket innebär att du nu kan gå vidare till mer sofistikerade utmaningar. Studera noggrant anteckningsböcker som löser specifika problem och försök replikera dem.

Observera att det kommer att vara mer fördelaktigt för dig att förstå metodiken och konceptet än att bara kopiera kod. Även om detta kan öka din synlighet, kommer det i slutändan inte att göra dig till en bättre dataforskare.

5. Delta i tävlingar för att vässa dina färdigheter

Efter att ha gått igenom alla steg ovan bör du vara redo att engagera dig i major Kaggletävlingar. Att tävla kan inledningsvis verka skrämmande, särskilt när du deltar i din första, men ju mer du deltar, desto mer självsäker kommer du att bli.

Att studera kan bara ta dig så långt; det finns vissa koncept och metoder som bara tävlingar kan utsätta dig för. Dessutom skadar det bifogade kontantpriset inte.

Bli en bättre dataforskare med Kaggle

Det finns inget som en gemenskapsplattform för att hjälpa dig att förbättra dina färdigheter, särskilt inom ett område så omfattande som datavetenskap. Aktivt engagemang i samhällen som Kaggle förbättrar inte bara din kunskap och expertis, utan kan också utsätta dig för många möjligheter, inklusive jobb och praktikplatser.