En nybegynnerveiledning til Kaggle for Data Science

Til tross for den nylige økningen i popularitet, er big data fortsatt relativt usikker sammenlignet med andre etablerte teknologifelt. Som et resultat synes de fleste nybegynnere å praktisere og studere teorier og konsepter vanskelig på grunn av mangel på data og ressurser. Ved å bruke Kaggle for datavitenskap kan du imidlertid overvinne dette problemet med lite eller ingen stress.

Så, hva er Kaggle, og hvordan kan du bli en profesjonell utvikler på denne plattformen? Her vil du få en oversikt over dette enestående datavitenskapelige verktøyet og forstå hvorfor mange fagfolk bruker timer på det. Fortsett å lese for å finne ut mer.

Hva er Kaggle?

Kaggle er et nettsamfunn for datavitenskap og maskinlæring (ML)-entusiaster. Det er et topp læringsverktøy for nybegynnere og proffer, med realistiske praksisproblemer for å skjerpe datavitenskapelige ferdigheter.

Eies av Google, og er for tiden verdens største crowdsourcet nettplattform for dataforskere og ML-utøvere. Dermed gir Kaggle deg tilgang til flere fagfolk innen ditt felt som du kan brainstorme, konkurrere og løse virkelige problemer med.

Hvorfor bruke Kaggle for datavitenskap?

Med fremveksten av big data, er det unike måter å hente data på foruten Kaggle, og disse metodene øker i sprang daglig. Det finnes også ulike plattformer for å lære og studere kode. Så hvorfor skal du gjøre Kaggle til din læringsplattform?

I denne delen vil vi se de dyptgående fordelene med Kaggle og hva som gjør den ekstremt populær blant dataforskere over hele verden.

1. Tilgjengelighet av datasett

Kaggles datasett er dens mest brukte funksjonen, siden innhenting av sanntidsdata er et betydelig problem for de fleste dataforskere. Tenk deg å bruke tid og penger på å lære teorier og ikke være i stand til å øve mens du lærer.

Kaggle løser dette frustrerende problemet ved å tilby over 50 000 datasett du kan bruke mens du trener modeller. Uavhengig av feltet du vil jobbe med eller problemet du vil løse, er det et datasett for deg på Kaggle.

Å jobbe med "varmere" datasett kan selvfølgelig være mer fordelaktig for en nybegynner. Selv om du kan bruke kunnskapen din på ethvert problem, er det lettere å få hjelp med mer vanlige datasett. Vær også oppmerksom på at disse datasettene kommer i forskjellige filformater, inkludert CSV, JSON, SQLite og mange flere.

2. Utallige kodeeksempler

I likhet med andre utviklerplattformer tilbyr Kaggle et stort antall kodebiter og eksempler for læringsformål. Å studere kode fra eksperter er en fantastisk måte å vokse som utvikler på, og ja, dataforskere trenger å skrive kode av og til.

I likhet med datasett er det bedre for nybegynnere å jobbe med Python for tilstrekkelig tilgjengelighet av kodeeksempler, som det er det mest populære programmeringsspråket for datavitenskap. Likevel, for de mer avanserte elevene har Kaggle kodebiter i R, Julia og SQLite.

Enda viktigere, Kaggle presenterer disse kodebitene i et tilpassbart Jupyter Notebook-format, slik at du kan redigere filer og gjøre ønskede endringer i notatboken.

3. Målrettede kurs i datavitenskap

Selv om datavitenskap er enklere enn de fleste er klar over, er det noen utvilsomt komplekse teorier på dette feltet. Men for bedre forståelse er det mange Kaggle-kurs om datavitenskapskonsepter, med vekt på deres praktiske anvendelser.

Heldigvis er disse kursene gratis og kommer komplett med anerkjente sertifiseringer. Dessuten, hvis du heller vil unngå de fullpakkete månedlange kursene som er tilgjengelige på e-læringsplattformer, kan du utforske disse kortere, mer direkte alternativene.

4. Samfunnet

I teknologiområdet er lokalsamfunn avgjørende for vekst og synlighet. Kaggle er ditt one-stop nettsamfunn som dataforsker, siden det gir deg muligheten til å lære av andre, nettverk og vise arbeidet ditt. Du kan stille spørsmål, få kontakt med jevnaldrende og bygge på din eksisterende kunnskap gjennom fellesskapet ditt.

Å vise frem arbeidet ditt hjelper deg også med å bygge en bemerkelsesverdig tilstedeværelse som ekspert på feltet ditt, noe som er avgjørende for jobbsøking.

5. Konkurranse og motivasjon

Konkurranser lar deg se førstehånds hvordan du presterer mot andre og hvor mye erfaring du har samlet. Jo flere tester du består, desto tryggere blir du på reisen din innen datavitenskap.

På Kaggle er det flere datavitenskapskonkurranser for å teste kunnskapen din mot jevnaldrende og øke CVen din. Enda bedre, mange av disse testene har pengepremier, noe som gjør dem desto mer tiltalende.

Kaggle-priser

Nå, til det mest presserende spørsmålet, "Hvor mye koster Kaggle?" Overraskende nok er denne datavitenskapelige perlen helt gratis! Du kan få en rekke datasett, delta i konkurranser, studere kodeprøver og vise arbeidet ditt uten kostnad. Du kan melde deg på kl Kaggle.com og opprett en konto for å komme i gang.

Hva kan du gjøre med Kaggle som dataforsker?

Som dataforsker innebærer jobben din å innhente og analysere data. Kaggle gir deg kvalitetsdata for trening av AI-modeller og lar deg publisere datafunnene dine for offentlig bruk.

I tillegg kan du jobbe med andre dataingeniører for å løse verdensproblemer, bygge opp CV-en din og få høyt betalte jobber gjennom konstant samfunnsbygging.

Slik bruker du Kaggle for datavitenskap

Etter å ha registrert deg, hva neste? Det er visse skritt du bør ta for å få mest mulig ut av Kaggle og fremme karrieren din mens du lærer.

Som enhver annen lærings- og fellesskapsplattform kan Kaggle hjelpe deg med å komme til toppen av spillet ditt, men bare hvis du vet hvordan du kan maksimere fordelene. Her er en steg-for-steg guide for deg.

1. Få grunnleggende kunnskap

Å bruke Kaggle uten grunnleggende datavitenskapelig kunnskap tilsvarer å ta avanserte eksamener uten å gå gjennom de grunnleggende timene dine. Ja, alle kan bruke Kaggle, nybegynnere eller ikke, men du må være forankret i de grunnleggende datavitenskapelige konseptene for å unngå forvirring.

Du må vite hvordan du starter din datavitenskapskarriere og ta noen dybdekurs før du begynner på Kaggle. Sørg også for at du forstår grunnleggende Python-programmering, statistikk og hvordan du bruker biblioteker.

2. Gå gjennom datasettene

Når du har oppnådd nybegynnerkunnskap, kan du nå starte jakten på data for å hjelpe deg med å øve. Det er her Kaggles datasett blir nyttige for deg.

Utforsk datasettene som er tilgjengelige, start fra enkle samlinger før du oppgraderer til mer komplekse. Selv om Kaggles datasett er standard, kan det være lurt å utføre kontroller for å sikre at dataene oppfyller spesifikasjonene dine.

3. Sammenlign EDA-kodebitene med arbeidet ditt

Som tidligere understreket, er å studere eksempelkoder en idiotsikker måte å forbedre dine evner på. Klikk på fanen Notatbøker i det valgte datasettet for kodebiter du kan studere og sammenligne med det originale arbeidet ditt.

Fokuser videre på kodeeksempler med mest aktivitet eller fra anerkjente bidragsytere for din utforskende dataanalyse. Dette betyr ikke at andre kodeeksempler automatisk er dårlige, men sjansene er store jo høyere aktiviteten er, desto mer nøyaktig er den.

4. Undersøk Data Science Notebooks

Å korrigere arbeidet ditt med kodebiter vil uten tvil forbedre dine evner med tiden, noe som betyr at du nå kan gå videre til mer sofistikerte utfordringer. Studer nøye notatbøker som løser spesifikke problemer og prøv å gjenskape dem.

Vær oppmerksom på at det å forstå metodikken og konseptet vil være mer fordelaktig for deg enn bare å kopiere kode. Selv om dette kan øke synligheten din, vil det til slutt ikke gjøre deg til en bedre dataforsker.

5. Delta i konkurranser for å skjerpe ferdighetene dine

Etter å ha gått gjennom alle trinnene ovenfor, bør du være klar til å engasjere deg i major Kaggle-konkurranser. Å konkurrere kan i utgangspunktet virke skremmende, spesielt når du melder deg på det første, men jo mer du deltar, jo mer selvsikker blir du.

Å studere kan bare ta deg så langt; det er visse konsepter og metoder som konkurranser alene kan utsette deg for. Dessuten skader ikke pengepremien vedlagt.

Bli en bedre dataforsker med Kaggle

Det er ingenting som en fellesskapsplattform for å hjelpe deg med å forbedre ferdighetene dine, spesielt på et felt så stort som datavitenskap. Aktivt engasjement i samfunn som Kaggle forbedrer ikke bare din kunnskap og ekspertise, men kan også utsette deg for en rekke muligheter, inkludert jobber og praksisplasser.