Data Science skills: попасть в топ-5 на Kaggle

Например, kaggle что это Hacking the Kidney, где за лучшее решение предлагалось $60 000. В июле 2020 года, компания объявила о 5 миллионах зарегистрированных пользователях [2]. Здесь можно найти как начинающих Data Scientis’ов, так и опытных профессионалов.

Использование ресурсов и сообщество

А иногда я нахожу простые, но невероятно эффективные приемы и передовой опыт, которые можно изучить, только наблюдая за другими профессионалами. После применения логистической регрессии, мы можем сохранить результат в csv-файл для отправки. Когда notebook закоммичен, любые выходные файлы появятся на вкладке Output в Versions. Перед вами стандартный Jupyter Notebook с немного отличающимся внешним видом.

Основные особенности Google Colab

• А Kaggle — это в первую очередь прекрасная возможность попрактиковаться в решении задач, и лишь во вторую — денежные призы.
• В июле 2020 года, компания объявила о 5 миллионах зарегистрированных пользователях [2].
• На Kaggle можно найти множество курсов и туториалов, которые помогут новичкам освоить основы анализа данных и машинного обучения.
• В Украине это направление сейчас очень активно набирает обороты.
• Обратите внимание, что понимание методологии и концепции принесет вам больше пользы, чем просто копирование кода.
• Kaggle — это онлайн-платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению, основанная в 2010 году.

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. В таких соревнованиях нет призового фонда и ограничений по датам, но по структуре они аналогичны Kaggle-соревнованиям с призами. А ещё по ним написано множество подробных руководств — это бесценно для начинающего дата-сайентиста.

Зачем Kaggle начинающему дата-сайентисту?

И хоть соревнования Kaggle и называются так, это больше похоже на совместные проекты, в которых может участвовать и оттачивать свои навыки каждый участник. Лучший способ участия в соревновании — найти чужое ядро с хорошим результатом в таблице лидеров, скопировать его и попытаться улучшить результат. Потом поделиться своим ядром с сообществом, чтобы другие могли использовать его. Мини-курсы, предлагаемые платформой, обучают самым разным направлениям, включая, например, введение в SQL, введение в машинное обучение, Python, визуализацию данных и другие. Нет ничего лучше общественной платформы, которая поможет вам улучшить свои навыки, особенно в такой обширной области, как наука о данных.

Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?

В ней можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter Notebooks. Перед сдачей экзамена нужно осуществить обучение первой модели на легком datasets. Выберите соревнование Kaggle по данным, которое вам по силам.

Как извлечь максимальную пользу от участия на платформе Kaggle?

У нас есть описанная бизнес-цель, выбрана аппроксимирующая метрика, собраны данные — и наша задача построить из всего этого лего работающий пайплайн. Нет, как решать задачу — понятно, какие алгоритмы применять — тоже понятно, но вот код пишется очень тяжело, с поминутным заходом на хелп sklearn / pandas, и т.д. Почему так — нет наработанных пайплайнов и ощущения кода “на кончиках пальцев”. Наборы данных Kaggle — наиболее часто используемая функция, поскольку получение данных в реальном времени является серьезной проблемой для большинства специалистов по данным.

Обратите внимание, что понимание методологии и концепции принесет вам больше пользы, чем просто копирование кода. Хотя это может повысить вашу заметность, в конечном итоге это не сделает вас лучшим специалистом по данным. Есть определенные шаги, которые вы должны предпринять, чтобы максимально эффективно использовать Kaggle и продолжить свою карьеру во время обучения. Соревнования позволяют вам воочию увидеть, как вы выступаете против других и сколько опыта вы накопили. Кроме того, чем больше тестов вы успешно пройдете, тем увереннее вы станете в своем путешествии по науке о данных. Демонстрация своей работы также поможет вам заявить о себе как о эксперте в своей области, что имеет решающее значение для поиска работы.

Вкладка Settings позволяет нам контролировать различные технические аспекты ядра. Мы можем добавить GPU, изменить видимость или установить пакет Python, которого ещё нет в окружении. Всего соревнование длилось три месяца, но мы взялись за работу фактически за месяц до окончания.

8 марта 2017 года Google объявил о приобретении копманнии [1]. На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей. Сообщество позволяет совершенствовать свои навыки людям разного уровня подготовки, обучаться новому и закреплять знания на практике. Начинающие специалисты могут смотреть, как работают продвинутые пользователи. Это прекрасная возможность перенять знания и опыт у лучших дата-сайентистов. В любом соревновании большую часть работы за нас выполнили организаторы.

Kaggle — популярная платформа для соревнований по Data Science от Google. Пользователи (люди и организации) могут публиковать на ней свои наборы данных, создавать и исследовать модели машинного обучения, соревноваться друг с другом. Участие в соревнованиях также помогает развивать навыки командной работы и улучшать свои способности в решении сложных задач. Это отличный способ получить опыт и признание в сообществе профессионалов. Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс.

Платформа предоставляет множество возможностей для обучения, экспериментов и профессионального роста, что делает её незаменимым инструментом для всех, кто интересуется анализом данных и машинным обучением. Google Colab (Colaboratory) — это бесплатный облачный сервис от Google, который позволяет писать и исполнять код на Python в браузере. Он особенно популярен среди специалистов по машинному обучению и анализу данных благодаря своей доступности и мощным возможностям. Google Colab предоставляет удобную платформу для разработки, тестирования и внедрения моделей машинного обучения, а также для анализа данных и создания интерактивных отчетов.

Представьте себе, что вы тратите время и деньги на изучение теорий и не можете практиковаться во время обучения. Итак, что такое Kaggle и как стать профессиональным разработчиком на этой платформе? Здесь вы получите обзор этого выдающегося инструмента для анализа данных и поймете, почему многие профессионалы тратят на него часы. Хотя интуитивно кажется, что нужно использовать точность для задачи бинарной классификации, это будет плохим решением, потому что мы имеем дело с проблемой несбалансированного класса. Вместо точности, решения оцениваются с помощью ROC AUC (Receiver Operating Characteristic curve Area Under the Curve). Я позволю вам самостоятельно разобраться в этом или почитать объяснение в notebook.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.