Kas olete huvitatud andmeteadusest? Sellest algajatele mõeldud juhendist saate teada, kuidas alustada maailma suurima andmeteaduse kogukonnaga Kaggle.
Vaatamata hiljutisele populaarsuse kasvule on suurandmed teiste väljakujunenud tehnoloogiavaldkondadega võrreldes endiselt suhteliselt ebakindlad. Seetõttu on enamikul algajatel andmete ja ressursside puudumise tõttu teooriate ja kontseptsioonide praktiseerimine ja uurimine keeruline. Kuid kasutades Kaggle'i andmeteaduse jaoks, saate sellest probleemist üle saada ilma stressita.
Niisiis, mis on Kaggle ja kuidas saada sellel platvormil professionaalseks arendajaks? Siit saate ülevaate sellest silmapaistvast andmeteaduse tööriistast ja mõistate, miks paljud spetsialistid kulutavad sellele tunde. Jätkake lugemist, et rohkem teada saada.
Mis on Kaggle?
Kaggle on andmeteaduse ja masinõppe (ML) entusiastide veebikogukond. See on algajatele ja professionaalidele mõeldud parim õppevahend, millel on realistlikud praktikaprobleemid, mis aitavad teie andmeteaduse oskusi teravdada.
Google'ile kuuluv see on praegu maailma suurim rahvahulk veebiplatvorm andmeteadlastele ja ML-praktikutele. Seega annab Kaggle ligipääsu mitmele oma ala professionaalile, kellega koos ajurünnakuid teha, võistelda ja päriselu probleeme lahendada.
Miks kasutada Kaggle'i andmeteaduse jaoks?
Suurandmete kasvuga on neid ainulaadsed viisid andmete hankimiseks peale Kaggle ja need meetodid kasvavad iga päev hüppeliselt. Koodi õppimiseks ja õppimiseks on ka erinevaid platvorme. Niisiis, miks peaksite tegema Kaggle'i oma õppeplatvormiks?
Selles jaotises näeme Kaggle'i põhjalikke eeliseid ja seda, mis teeb selle andmeteadlaste seas kogu maailmas väga populaarseks.
1. Andmekogumite saadavus
Kaggle'i andmekogumid on selle enimkasutatav funktsioon, kuna reaalajas andmete hankimine on enamiku andmeteadlaste jaoks oluline probleem. Kujutage ette, et kulutate oma aega ja raha teooriate õppimisele ega saa õppimise ajal harjutada.
Kaggle lahendab selle masendava probleemi, pakkudes üle 50 000 andmekogumi, mida saate mudelite treenimisel kasutada. Sõltumata valdkonnast, millega soovite töötada, või probleemist, mida soovite lahendada, on teie jaoks Kaggle'is olemas andmestik.
Muidugi võib "kuumemate" andmekogumite kallal töötamine olla algajale kasulikum. Kuigi saate oma teadmisi rakendada mis tahes probleemi lahendamisel, on lihtsam abi saada levinumate andmekogumite puhul. Pange tähele, et need andmekogumid on saadaval erinevates failivormingutes, sealhulgas CSV, JSON, SQLite ja palju muud.
2. Lugematu arv koodinäiteid
Sarnaselt teistele arendajaplatvormidele pakub Kaggle õppimise eesmärgil suurt hulka koodilõike ja näiteid. Ekspertidelt koodi uurimine on üks hämmastav viis arendajana kasvamiseks ja jah, andmeteadlased peavad aeg-ajalt koodi kirjutama.
Sarnaselt andmekogumitega on ka algajatel parem töötada Pythoniga koodinäidete piisava kättesaadavuse tagamiseks, kuna see on Andmeteaduse kõige populaarsem programmeerimiskeel. Kogenumatele õppijatele on Kaggle siiski R, Julia ja SQLite koodilõigud.
Veelgi olulisem on see, et Kaggle esitab need koodilõigud kohandatavas Jupyteri sülearvuti vormingus, mis võimaldab teil faile redigeerida ja märkmikus soovitud muudatusi teha.
3. Suunatud andmeteaduse kursused
Kuigi andmeteadus on lihtsam, kui enamik inimesi mõistab, on selles valdkonnas kahtlemata mõned keerulised teooriad. Kuid paremaks mõistmiseks on neid palju Kaggle'i kursused andmeteaduse kontseptsioonide kohta, pannes rõhku nende praktilistele rakendustele.
Õnneks on need kursused tasuta ja varustatud tunnustatud sertifikaatidega. Veelgi enam, kui soovite pigem vältida e-õppe platvormidel saadaolevaid kuupikkuseid kursusi, uurige neid lühemaid ja otsesemaid võimalusi.
4. kogukond
Tehnoloogiaruumis on kogukonnad kasvu ja nähtavuse jaoks olulised. Kaggle on teie kui andmeteadlase võrgukogukond, kuna see annab teile võimaluse õppida teistelt, suhelda ja oma tööd kuvada. Saate esitada küsimusi, suhelda eakaaslastega ja kasutada oma olemasolevaid teadmisi kogukonna kaudu.
Oma töö tutvustamine aitab teil ka oma ala eksperdina esile tõsta, mis on tööotsingute jaoks ülioluline.
5. Konkurents ja motivatsioon
Võistlused võimaldavad teil vahetult näha, kuidas te teistega võrreldes käitute ja kui palju kogemusi olete kogunud. Lisaks, mida rohkem teste edukalt läbite, seda enesekindlamaks muutute oma andmeteaduse teekonnal.
Kaggle'is korraldatakse mitmeid andmeteaduse võistlusi, et oma teadmisi eakaaslastega võrrelda ja oma CV-d täiustada. Veelgi parem, paljudel neist testidest on rahalised auhinnad, mis muudab need veelgi ahvatlevamaks.
Kaggle hinnakujundus
Nüüd kõige pakilisema küsimuse juurde: "Kui palju Kaggle maksab?" Üllataval kombel on see andmeteaduse pärl täiesti tasuta! Saate hankida mitmesuguseid andmekogumeid, osaleda võistlustel, uurida koodinäidiseid ja kuvada oma tööd nullkuluga. Registreeruda saab aadressil Kaggle.com ja looge alustamiseks konto.
Mida saate Kaggle'iga andmeteadlasena teha?
Andmeteadlasena hõlmab teie töö andmete hankimist ja analüüsimist. Kaggle pakub teile kvaliteetseid andmeid AI mudelite koolitamiseks ja võimaldab teil avaldada oma andmete leiud avalikuks kasutamiseks.
Lisaks saate teha koostööd teiste andmeinseneridega, et lahendada maailmaprobleeme, koostada oma CV ja leida kõrgepalgalisi töökohti pideva kogukonna loomise kaudu.
Kuidas kasutada Kaggle'i andmeteaduse jaoks
Mis edasi pärast registreerumist? Kaggle'i maksimaalseks ärakasutamiseks ja õppimise ajal oma karjääri edendamiseks peaksite astuma teatud samme.
Nagu iga teine õppe- ja kogukonnaplatvorm, võib Kaggle aidata teil oma mängu tippu jõuda, kuid ainult siis, kui teate, kuidas selle eeliseid maksimeerida. Siin on teile samm-sammuline juhend.
1. Hankige põhiteadmisi
Kaggle'i kasutamine andmeteaduse põhiteadmisteta on samaväärne edasijõudnute eksamite sooritamisega ilma põhikursusi läbimata. Jah, igaüks võib Kaggle'i kasutada, olenemata sellest, kas algaja või mitte, kuid segaduse vältimiseks peate lähtuma olulistest andmeteaduse kontseptsioonidest.
Sa pead teadma kuidas alustada oma andmeteaduse karjääri ja läbige enne Kaggle'ile asumist mõned põhjalikud kursused. Samuti veenduge, et mõistate Pythoni põhilist programmeerimist, statistikat ja teekide kasutamist.
2. Minge läbi andmekogumite
Kui olete algteadmised edukalt omandanud, saate nüüd alustada andmete jahtimist, mis aitavad teil harjutada. Siin on Kaggle'i andmekogumid teile abiks.
Tutvuge saadaolevate andmekogumitega, alustades lihtsatest kogudest, enne kui asute keerukamatele kogudele. Kuigi Kaggle'i andmestikud on standardsed, võiksite siiski kontrollida, kas andmed vastavad teie spetsifikatsioonidele.
3. Võrrelge EDA koodilõike oma tööga
Nagu varem rõhutatud, on näidiskoodide uurimine lollikindel viis oma võimete parandamiseks. Koodilõikude uurimiseks ja algse tööga võrdlemiseks klõpsake valitud andmestiku vahekaardil Märkmikud.
Lisaks keskenduge oma uurimusliku andmeanalüüsi jaoks kõige aktiivsematele koodinäidistele või tunnustatud kaasautoritelt. See ei tähenda, et muud koodinäidised on automaatselt halvad, kuid tõenäoliselt on see, mida suurem on tegevus, seda täpsem see on.
4. Uurige andmeteaduse märkmikke
Oma töö parandamine koodilõikudega parandab kahtlemata teie võimeid aja jooksul, mis tähendab, et saate nüüd liikuda keerukamate väljakutsetega. Uurige hoolikalt märkmikke, mis lahendavad konkreetseid probleeme, ja proovige neid korrata.
Pange tähele, et metoodika ja kontseptsiooni mõistmine on teile kasulikum kui lihtsalt koodi kopeerimine. Kuigi see võib teie nähtavust suurendada, ei muuda see teid lõppkokkuvõttes paremaks andmeteadlaseks.
5. Osalege oma oskuste teritamiseks võistlustel
Pärast kõigi ülaltoodud sammude läbimist peaksite olema valmis erialaga tegelema Kaggle võistlused. Võistlemine võib alguses tunduda hirmutav, eriti esimesele osalemisel, kuid mida rohkem osalete, seda enesekindlamaks muutute.
Õppimine viib teid ainult nii kaugele; on teatud kontseptsioonid ja meetodid, mida ainuüksi võistlused võivad teid paljastada. Pealegi ei tee kurja lisatud rahaline auhind.
Saate Kaggle'iga paremaks andmeteadlaseks
Miski ei sarnane kogukonna platvormiga, mis aitaks teil oma oskusi parandada, eriti sellises ulatuslikus valdkonnas nagu andmeteadus. Aktiivne osalemine sellistes kogukondades nagu Kaggle mitte ainult ei paranda teie teadmisi ja teadmisi, vaid võib avada teile ka palju võimalusi, sealhulgas töökohti ja praktikakohti.