Vodič za početnike za Kaggle za podatkovnu znanost

Unatoč nedavnom porastu popularnosti, veliki podaci još uvijek su relativno nesigurni u usporedbi s drugim etabliranim tehnološkim područjima. Kao rezultat toga, većini početnika je teško vježbati i proučavati teorije i koncepte zbog nedostatka podataka i resursa. Međutim, korištenjem Kagglea za znanost o podacima, možete prevladati ovaj problem s malo ili nimalo stresa.

Dakle, što je Kaggle i kako možete postati profesionalni programer na ovoj platformi? Ovdje ćete dobiti pregled ovog izvanrednog alata za znanost podataka i razumjeti zašto mnogi profesionalci troše sate na njega. Nastavite čitati kako biste saznali više.

Što je Kaggle?

Kaggle je online zajednica za entuzijaste znanosti o podacima i strojnog učenja (ML). To je vrhunski alat za učenje za početnike i profesionalce, s realnim praktičnim problemima za izoštravanje vaših vještina znanosti o podacima.

U vlasništvu Googlea, trenutno je najveći na svijetu crowdsourced web platforma za podatkovne znanstvenike i ML praktičare. Stoga vam Kaggle daje pristup nekoliko profesionalaca u vašem području s kojima možete razmišljati, natjecati se i rješavati probleme iz stvarnog života.

Zašto koristiti Kaggle za znanost podataka?

S porastom velikih podataka, postoje jedinstvene načine za izvor podataka osim Kagglea, a ove se metode svakodnevno povećavaju skokovito. Postoje i razne platforme za učenje i proučavanje koda. Dakle, zašto biste Kaggle učinili svojom platformom za učenje?

U ovom odjeljku vidjet ćemo dubinske prednosti Kagglea i ono što ga čini iznimno popularnim među znanstvenicima koji se bave podacima diljem svijeta.

1. Dostupnost skupova podataka

Kaggleovi skupovi podataka njegova su najčešće korištena značajka, budući da je izvor podataka u stvarnom vremenu značajan problem za većinu podatkovnih znanstvenika. Zamislite da trošite svoje vrijeme i novac na učenje teorija i ne možete vježbati dok učite.

Kaggle rješava ovaj frustrirajući problem pružajući više od 50 000 skupova podataka koje možete koristiti tijekom obuke modela. Bez obzira na polje na kojem želite raditi ili problem koji želite riješiti, na Kaggleu postoji skup podataka za vas.

Naravno, rad na "vrućim" skupovima podataka može biti korisniji za početnika. Iako svoje znanje možete primijeniti na bilo koji problem, lakše je dobiti pomoć s uobičajenijim skupovima podataka. Također imajte na umu da ovi skupovi podataka dolaze u različitim formatima datoteka, uključujući CSV, JSON, SQLite i mnoge druge.

2. Bezbrojni primjeri koda

Slično drugim platformama za razvojne programere, Kaggle nudi velik broj isječaka koda i primjera u svrhu učenja. Proučavanje koda od stručnjaka jedan je nevjerojatan način da napredujete kao programer, i da, znanstvenici koji se bave podacima moraju povremeno pisati kod.

Poput skupova podataka, početnicima je bolje da rade s Pythonom radi dovoljne dostupnosti primjera koda, budući da je najpopularniji programski jezik za podatkovnu znanost. Ipak, za naprednije učenike, Kaggle ima isječke koda u R, Julia i SQLite.

Što je još važnije, Kaggle predstavlja ove isječke koda u prilagodljivom Jupyter Notebook formatu, omogućujući vam uređivanje datoteka i unos željenih promjena u vašu bilježnicu.

3. Ciljani tečajevi znanosti o podacima

Iako je znanost o podacima jednostavnija nego što većina ljudi misli, postoji nekoliko nedvojbeno složenih teorija u ovom području. No, radi boljeg razumijevanja, postoje brojni Kaggle tečajevi o konceptima znanosti o podacima, s naglaskom na njihovu praktičnu primjenu.

Srećom, ovi su tečajevi besplatni i dolaze s priznatim certifikatima. Štoviše, ako biste radije izbjegli prepune mjesečne tečajeve dostupne na platformama za e-učenje, istražite ove kraće, izravnije opcije.

4. Zajednica

U tehnološkom prostoru zajednice su ključne za rast i vidljivost. Kaggle je vaša online zajednica na jednom mjestu kao podatkovni znanstvenik, jer vam daje priliku učiti od drugih, umrežavati se i prikazati svoj rad. Možete postavljati pitanja, povezivati ​​se s kolegama i graditi na postojećem znanju kroz svoju zajednicu.

Predstavljanje vašeg rada također vam pomaže izgraditi zapaženu prisutnost kao stručnjaka u svom području, što je ključno za traženje posla.

5. Natjecanje i motivacija

Natjecanja vam omogućuju da iz prve ruke vidite kako se ponašate protiv drugih i koliko ste iskustva skupili. Također, što više testova uspješno položite, postajete sigurniji u svoje putovanje u znanosti o podacima.

Na Kaggleu postoji nekoliko natjecanja u znanosti o podacima za testiranje vašeg znanja u usporedbi s kolegama i poboljšanje vašeg životopisa. Još bolje, mnogi od ovih testova imaju novčane nagrade, što ih čini još privlačnijim.

Kaggle cijene

Sada, na najhitnije pitanje, "Koliko košta Kaggle?" Iznenađujuće, ovaj dragulj znanosti o podacima potpuno je besplatan! Možete dobiti niz skupova podataka, sudjelovati u natjecanjima, proučavati uzorke koda i prikazati svoj rad bez ikakvih troškova. Možete se prijaviti na Kaggle.com i izradite račun da biste započeli.

Što možete učiniti s Kaggleom kao podatkovni znanstvenik?

Kao podatkovni znanstvenik, vaš posao uključuje prikupljanje i analizu podataka. Kaggle vam predstavlja kvalitetne podatke za obuku AI modela i omogućuje vam da objavite svoje podatke za javnu upotrebu.

Osim toga, možete raditi s kolegama inženjerima podataka kako biste riješili svjetske probleme, izgradili svoj životopis i dobili dobro plaćene poslove kroz stalnu izgradnju zajednice.

Kako koristiti Kaggle za znanost podataka

Što dalje nakon prijave? Postoje određeni koraci koje biste trebali poduzeti kako biste maksimalno iskoristili Kaggle i unaprijedili svoju karijeru dok učite.

Kao i svaka druga platforma za učenje i zajednicu, Kaggle vam može pomoći da dođete do vrha svoje igre, ali samo ako znate kako maksimalno iskoristiti njezine prednosti. Evo vodiča korak po korak za vas.

1. Steknite temeljno znanje

Korištenje Kagglea bez osnovnog znanja o znanosti o podacima jednako je polaganju naprednih ispita bez prolaska temeljnih predavanja. Da, svatko može koristiti Kaggle, početnik ili ne, ali morate biti utemeljeni na osnovnim konceptima znanosti o podacima kako biste izbjegli zabunu.

Moraš znati kako započeti svoju karijeru u znanosti o podacima i pohađajte neke dubinske tečajeve prije nego što uđete u Kaggle. Također, provjerite da li razumijete osnove programiranja Pythona, statistike i kako koristiti biblioteke.

2. Prođite kroz skupove podataka

Kada ste uspješno stekli početničko znanje, sada možete krenuti u potragu za podacima koji će vam pomoći u vježbanju. Ovdje vam Kaggleovi skupovi podataka postaju korisni.

Istražite dostupne skupove podataka, počevši od jednostavnih zbirki prije nego prijeđete na složenije. Iako su Kaggleovi skupovi podataka standardni, ipak biste mogli izvršiti provjere kako biste bili sigurni da podaci zadovoljavaju vaše specifikacije.

3. Usporedite EDA isječke koda sa svojim radom

Kao što je prethodno naglašeno, proučavanje uzoraka kodova siguran je način da poboljšate svoje sposobnosti. Kliknite karticu Bilježnice odabranog skupa podataka za isječke koda za proučavanje i usporedbu sa svojim izvornim radom.

Nadalje, usredotočite se na uzorke koda s najviše aktivnosti ili od priznatih suradnika za svoju istraživačku analizu podataka. To ne znači da su drugi uzorci koda automatski loši, ali šanse su da što je aktivnost veća, to je točnija.

4. Pregledajte bilježnice za znanost podataka

Ispravljanje vašeg rada s isječcima koda bez sumnje će poboljšati vaše sposobnosti s vremenom, što znači da sada možete napredovati prema sofisticiranijim izazovima. Pažljivo proučite bilježnice koje rješavaju specifične probleme i pokušajte ih ponoviti.

Imajte na umu da će vam razumijevanje metodologije i koncepta biti korisnije od pukog kopiranja koda. Iako ovo može povećati vašu vidljivost, to vas u konačnici neće učiniti boljim podatkovnim znanstvenikom.

5. Uključite se u natjecanja kako biste izoštrili svoje vještine

Nakon što prođete sve gore navedene korake, trebali biste biti spremni za glavni predmet Kaggle natjecanja. Natjecanje se u početku može činiti zastrašujućim, posebno kada se prijavite na prvo mjesto, ali što više budete sudjelovali, to ćete postajati sve sigurniji.

Studiranje vas može odvesti samo tako daleko; postoje određeni koncepti i metode kojima vas samo natjecanje može izložiti. Osim toga, priložena novčana nagrada ne boli.

Postanite bolji podatkovni znanstvenik uz Kaggle

Ne postoji ništa poput platforme zajednice koja bi vam pomogla da poboljšate svoje vještine, posebno u tako velikom polju kao što je znanost o podacima. Aktivno sudjelovanje u zajednicama kao što je Kaggle ne samo da poboljšava vaše znanje i stručnost, već vas također može izložiti brojnim prilikama, uključujući poslove i stažiranje.