Принадлежит корпорации Google (с марта 2017 года)[1][2][3]. Например, в конце 2020 года стартовал конкурс «Взлом почки». Задача специалистов — находить ткани определенного типа на изображениях. Это часть проекта Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) по изучению работы человеческого организма на клеточном уровне. Для начала можно выбрать несложный конкурс и испытать себя. На этом этапе начинающим дата-сайентистам помогут Kernels («ядра») — онлайн-среда для программирования, которая работает на серверах Kaggle.
Кроме того, метаданные часто включают информацию о том, как были собраны данные и как они могут быть использованы для различных целей. Kaggle — это ваше онлайн-сообщество и сторонник как специалиста по данным, потому что он дает вам возможность учиться у других, общаться и демонстрировать свою работу. Вы можете задавать вопросы, общаться со своими коллегами и опираться на имеющиеся знания в своем сообществе.
- Имея базовые познания в CSS, вы можете создавать собственные функции стилизации под свои нужды.
- Предположим, вы хотите провести одно из их пользовательских соревнований.
- Пригодятся навыки загружать и визуализировать данные, свободно в них ориентироваться.
- Есть много способов научиться и практиковать прикладное машинное обучение.
Найти «сообщников» можно в чатах, комьюнити и пабликах, посвящённых Data Science, среди одногруппников по курсам или прямо на форумах Kaggle. В жизни приходится побеждать всех — включая самого себя и своё предыдущее решение. Компании выкладывают на Kaggle самые сложные и запутанные проблемы, которые не решить за один день. В реальном Data Science они могут быть простыми, да и бизнес диктует требование выбирать более лёгкие задачи с быстрым результатом.
После того, как вы выбрали платформу, вам нужно очень хорошо использовать ее в реальных наборах данных. Это окупится, и если вы будете методичны и будете придерживаться этого, вы станете специалистом по машинному обучению мирового уровня. Например, Hacking the Kidney, где за лучшее решение предлагалось $60 000.
В результате большинству новичков трудно практиковаться и изучать теории и концепции из-за нехватки данных и ресурсов. Однако с Kaggle for Data Science вы можете решить эту проблему практически без стресса. Этот шаг предназначен для того, чтобы помочь вам узнать, как ведущие специалисты что такое kaggle подходят к конкурентному машинному обучению, и научиться интегрировать их методы в ваши процессы. Вы можете получить доступ к наборам данных для прошлых соревнований Kaggle. Вы также можете опубликовать кандидатские решения и оценить их в публичном и частном списке лидеров.
Инструменты
Одна из важных фишек Kaggle — участники могут публиковать краткое описание своего решения, так называемое kernel («ядро»).
Его используют более 60% всех специалистов по обработке данных, поэтому за ним стоит очень большое сообщество. Он также чрезвычайно надежен и имеет множество различных пакетов для манипулирования данными, предварительной обработки и исследования, которые помогут вам начать работу. Kaggle — самая известная в мире платформа для специалистов по Data Science. Она выросла в комьюнити, которое https://deveducation.com/ объединило в себе опытных и начинающих исследователей в области анализа данных и машинного обучения. В целом, Kaggle datasets предоставляет удобный и простой доступ к обширной коллекции открытых наборов данных, которые могут быть использованы для различных целей. Этот сервис является важным элементом платформы Kaggle и позволяет пользователям быстро находить и загружать нужные им данные.
Не стесняться обмениваться опытом с другими специалистами — так вы не только получите ответ на свой вопрос, но и обзаведётесь полезными связями. Удивительно, конечно, какая открытая культура общения на таких ИТ-мероприятиях мирового уровня. Афтерпати конференции проходил на огромном стадионе Oracle Park (домашняя арена команды San Francisco Giants) с выступлением Гвен Стефани.
Kaggle — это платформа, на которой ученые, изучающие данные, могут соревноваться в решении задач машинного обучения. Эти задачи могут быть самыми разнообразными — от прогнозирования цен на жилье до обнаружения раковых клеток. На Kaggle есть огромное сообщество специалистов по машинному обучению, которые всегда готовы помочь другим в решении их проблем. Помимо конкурсов, на Kaggle есть множество учебных пособий и ресурсов, которые помогут вам начать изучать машинное обучение. Мини-курсы, предлагаемые платформой, обучают самым разным направлениям, включая, например, введение в SQL, введение в машинное обучение, Python, визуализацию данных и другие.
В сообществе специалисты делятся своими разработками и принимают участие в оценке деятельности других пользователей. Ресурс Kaggle позволяет дата-сайентистам выкладывать различный контент, начиная с EDA-задачи, соревнований и заканчивая методами оптимизации кода. На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей.
Теперь, когда вы знаете свои инструменты и как их использовать, пришло время попрактиковаться в старых наборах данных Kaggle. Я рекомендую проработать набор стандартных проблем машинного обучения в репозитории машинного обучения UCI или аналогичном. Есть много способов научиться и практиковать прикладное машинное обучение.
Какие Инструменты Следует Использовать Для Участия В Соревнованиях На Kaggle?
Когда на работе вам попадётся похожая задача, вы сразу понимаете, какие алгоритмы использовать и какую модель построить. 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. Kaggle лучше всего подходит для компаний, у которых есть данные, которые, по их мнению, необходимо проанализировать.
Kaggle – это сообщество, где страсть к данным объединяет людей и вдохновляет на новые открытия. Обучение на практике — один из лучших методов освоить любую отрасль знаний. А Kaggle — это в первую очередь прекрасная возможность попрактиковаться в решении задач, и лишь во вторую — денежные призы.
Многие вообще считают Kaggle лучшим способом изучить науку о данных. Это золотая жила для дата-сайентистов и инженеров машинного обучения. Не так много платформ, на которых вы можете найти высококачественные, эффективные, воспроизводимые, отобранные экспертами, потрясающие примеры коды в одном месте. В итоге вы получите практический опыт, который сможете применить в своей работе, добавить в резюме, и, возможно, именно он поможет вам найти работу мечты. Вы можете построить оптимальный маршрут для Санта-Клауса, чтобы тот раздал как можно больше подарков. Или, например, я впервые узнал, что позиционирование объектов в задачах беспилотного транспорта происходит по 6 координатам (Х, Y, Z и углы поворота по трём осям).
Посмотрим, чем соревнования отличаются от ежедневных задач дата-сайентиста. Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы. Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества. Обратите внимание, что для этого вам необходимо установить plotly. Имея базовые познания в CSS, вы можете создавать собственные функции стилизации под свои нужды. Ознакомьтесь с официальным руководством pandas для получения дополнительной информации.
В системе размещены наборы открытых данных, предоставляются облачные инструменты для обработки данных и машинного обучения. Также реализованы обучающие ресурсы, имеется раздел для размещения вакансий работодателями, где тоже возможна организация конкурсов для отбора наилучших кандидатов. Самый важный инструмент, которым ежедневно пользуются участники соревнований, — это язык программирования Python.
Думаю, если бы я чаще объединялся с другими участниками, результаты были бы выше. К тому же вы можете чему-то научиться у своих тиммейтов, понять их идеи, узнать, какими инструментами они пользуются и как организуют свою работу над проектом. Как и любая другая образовательная и общественная платформа, Kaggle может помочь вам достичь вершины в своей игре, но только если вы знаете, как максимально использовать ее преимущества. Есть несколько шагов, которые вы должны предпринять, чтобы получить максимальную отдачу от Kaggle и продвинуться по карьерной лестнице во время обучения. Демонстрация вашей работы также помогает вам заявить о себе как о эксперте в своей области, что имеет решающее значение для поиска работы. Сохраняйте проекты как часть своего портфеля, чтобы использовать их для каждого нового проекта.
Если вы находитесь даже в топ-200 или топ-300 рейтинга на Kaggle, вам начинают регулярно поступать предложения о работе от крупных технологических компаний и амбициозных стартапов. Например, знаю, что большая концентрация людей с высоким рейтингом на платформе работают в NVIDIA или успешном стартапе H2O.ai. В итоге ты становишься специалистом в области беспилотного транспорта, распознавания медицинских изображений, спутниковых снимков, вопросно-ответных систем и множества других направлений AI. В этом я не сильно преуспел, только 5 из 87 (6%) соревнований я решал в командах.
Получил серебро и приглашение в VK (ранее Mail.Ru Group) на митап, чтобы рассказать о своём решении. Сегодня Kaggle старается делать соревнования доступнее для участников, у которых нет возможности доступа к большим вычислительным ресурсам. Главный критерий — решения должны запускаться в Kaggle Kernels. Поэтому для таких облачных вычислений будет достаточно обычного ноутбука. Если какой-то день вы пропускаете, то теряете возможность протестировать свои решения и идеи. Поэтому, как только у меня выдавалась свободная минута, я программировал, старался побыстрее протестировать и как можно чаще отправлять свои решения.
Конкурсы дают возможность начинающему решать реальные задачи в области Data Science на базе Kaggle Datasets. Соревнования позволяют на практике получить нужные дата-сайентисту знания и навыки. Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным. Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе.
Kaggle используют и начинающие, и опытные дата-сайентисты со всего мира. Есть пользовательский рейтинг — очки в нем можно заработать за решение задач по машинному обучению, обсуждение на форуме, публикацию своего кода и наборов данных. Многие компании при найме обращают внимание на место соискателя в рейтинге Kaggle. Платформа была запущена в апреле 2010 года как площадка для проведения соревнований по машинному обучению, но сегодня это уже целая экосистема с более чем 16 млн зарегистрированных пользователей. Сейчас на Kaggle можно проходить курсы по AI, пользоваться облачными ресурсами для решения задач, общаться со специалистами по всему миру, искать работу и, конечно же, участвовать в соревнованиях.