Vas zanima podatkovna znanost? V tem vodniku za začetnike se naučite, kako začeti uporabljati Kaggle, največjo svetovno skupnost znanosti o podatkih.
Kljub nedavnemu povečanju priljubljenosti so veliki podatki še vedno relativno negotovi v primerjavi z drugimi uveljavljenimi tehnološkimi področji. Posledično večina začetnikov ugotovi, da je vadba in študij teorij in konceptov težavna zaradi pomanjkanja podatkov in virov. Vendar pa lahko z uporabo Kaggle za podatkovno znanost to težavo premagate z malo ali nič stresa.
Torej, kaj je Kaggle in kako lahko postanete profesionalni razvijalec na tej platformi? Tukaj boste dobili pregled tega izjemnega orodja za podatkovno znanost in razumeli, zakaj številni strokovnjaki porabijo ure in ure zanj. Nadaljujte z branjem, če želite izvedeti več.
Kaj je Kaggle?
Kaggle je spletna skupnost za navdušence nad podatkovno znanostjo in strojnim učenjem (ML). Je vrhunsko učno orodje za novince in profesionalce, z realističnimi praktičnimi težavami za izostritev vaših podatkovnih znanstvenih veščin.
V lasti Googla je trenutno največji na svetu crowdsourced spletna platforma za podatkovne znanstvenike in praktike ML. Tako vam Kaggle omogoča dostop do več strokovnjakov na vašem področju, s katerimi lahko razmišljate, tekmujete in rešujete probleme iz resničnega življenja.
Zakaj uporabljati Kaggle za podatkovno znanost?
Z naraščanjem velike količine podatkov jih je edinstvene načine pridobivanja podatkov poleg Kaggla, in te metode se vsak dan skokovito povečujejo. Obstajajo tudi različne platforme za učenje in preučevanje kode. Zakaj bi torej Kaggle postal vaša priljubljena platforma za učenje?
V tem razdelku si bomo ogledali poglobljene prednosti Kaggle in zakaj je izjemno priljubljen pri podatkovnih znanstvenikih po vsem svetu.
1. Razpoložljivost naborov podatkov
Kagglejevi nabori podatkov so njegova najpogosteje uporabljena funkcija, saj je pridobivanje podatkov v realnem času velik problem za večino podatkovnih znanstvenikov. Predstavljajte si, da porabite svoj čas in denar za učenje teorij in med učenjem ne morete vaditi.
Kaggle rešuje to frustrirajučo težavo z zagotavljanjem več kot 50.000 naborov podatkov, ki jih lahko uporabite med usposabljanjem modelov. Ne glede na področje, na katerem želite delati, ali problem, ki ga želite rešiti, je na Kaggleju nabor podatkov za vas.
Seveda je lahko delo na "bolj vročih" zbirkah podatkov bolj koristno za začetnika. Čeprav lahko svoje znanje uporabite pri kateri koli težavi, je lažje poiskati pomoč pri pogostejših naborih podatkov. Upoštevajte tudi, da so ti nabori podatkov v različnih formatih datotek, vključno s CSV, JSON, SQLite in številnimi drugimi.
2. Nešteto primerov kode
Podobno kot druge platforme za razvijalce tudi Kaggle ponuja veliko število izrezkov kode in primerov za učne namene. Preučevanje kode od strokovnjakov je neverjeten način za rast razvijalca in ja, podatkovni znanstveniki morajo občasno napisati kodo.
Tako kot pri naborih podatkov je tudi za začetnike bolje, da delajo s Pythonom, saj so primeri kode dovolj na voljo, saj je najbolj priljubljen programski jezik za podatkovno znanost. Kljub temu ima Kaggle za naprednejše učence delčke kode v R, Julia in SQLite.
Kar je še pomembneje, Kaggle predstavlja te delčke kode v prilagodljivem formatu Jupyter Notebook, ki vam omogoča urejanje datotek in želene spremembe v vašem zvezku.
3. Ciljni tečaji znanosti o podatkih
Čeprav je znanost o podatkih preprostejša, kot se večina ljudi zaveda, obstaja na tem področju nekaj nedvomno zapletenih teorij. Toda za boljše razumevanje jih je veliko Kaggle tečaji o konceptih znanosti o podatkih, s poudarkom na njihovi praktični uporabi.
Na srečo so ti tečaji brezplačni in so opremljeni s priznanimi certifikati. Poleg tega, če bi se raje izognili pakiranim enomesečnim tečajem, ki so na voljo na platformah za e-učenje, raziščite te krajše in bolj neposredne možnosti.
4. Skupnost
V tehnološkem prostoru so skupnosti bistvenega pomena za rast in prepoznavnost. Kaggle je vaša spletna skupnost na enem mestu kot podatkovni znanstvenik, saj vam daje priložnost, da se učite od drugih, se povezujete in prikazujete svoje delo. S svojo skupnostjo lahko postavljate vprašanja, se povezujete z vrstniki in nadgrajujete svoje obstoječe znanje.
Predstavitev vašega dela vam tudi pomaga zgraditi opazno prisotnost kot strokovnjak na svojem področju, kar je ključnega pomena pri iskanju zaposlitve.
5. Konkurenca in motivacija
Tekmovanja vam omogočajo, da iz prve roke vidite, kako se obnesete proti drugim in koliko izkušenj ste si nabrali. Poleg tega več testov kot uspešno opravite, bolj samozavestni postanete na svojem potovanju podatkovne znanosti.
Na Kaggle obstaja več tekmovanj v znanosti o podatkih, na katerih lahko preizkusite svoje znanje v primerjavi z vrstniki in izboljšate svoj življenjepis. Še bolje, veliko teh testov ima denarne nagrade, zaradi česar so še toliko bolj privlačni.
Cene Kaggle
Zdaj pa k najbolj perečemu vprašanju, "Koliko stane Kaggle?" Presenetljivo je, da je ta biser podatkovne znanosti popolnoma brezplačen! Pridobite lahko vrsto naborov podatkov, sodelujete v tekmovanjih, preučujete vzorce kode in prikažete svoje delo brez stroškov. Prijavite se lahko na Kaggle.com in ustvarite račun, da začnete.
Kaj lahko storite s Kaggle kot podatkovni znanstvenik?
Kot podatkovni znanstvenik vaše delo vključuje pridobivanje in analiziranje podatkov. Kaggle vam predstavlja kakovostne podatke za usposabljanje modelov AI in vam omogoča objavo vaših podatkov za javno uporabo.
Poleg tega lahko sodelujete s kolegi podatkovnimi inženirji pri reševanju svetovnih problemov, ustvarjanju svojega življenjepisa in pridobivanju visoko plačanih delovnih mest z nenehnim ustvarjanjem skupnosti.
Kako uporabljati Kaggle za podatkovno znanost
Kaj sledi po prijavi? Obstajajo določeni koraki, ki jih morate storiti, da kar najbolje izkoristite Kaggle in med učenjem nadaljujete svojo kariero.
Kot katera koli druga platforma za učenje in skupnost vam lahko tudi Kaggle pomaga doseči vrh vaše igre, vendar le, če veste, kako povečati njegove prednosti. Tukaj je vodnik po korakih.
1. Pridobite temeljno znanje
Uporaba Kaggle brez osnovnega podatkovnega znanstvenega znanja je enakovredna opravljanju naprednih izpitov, ne da bi opravili osnovne tečaje. Da, vsak lahko uporablja Kaggle, začetnik ali ne, vendar morate biti podkovani z bistvenimi koncepti podatkovne znanosti, da se izognete zmedi.
Moraš vedeti kako začeti svojo kariero podatkovne znanosti in opravite nekaj poglobljenih tečajev, preden vstopite na Kaggle. Prav tako se prepričajte, da razumete osnove programiranja Python, statistike in kako uporabljati knjižnice.
2. Pojdite skozi nabore podatkov
Ko ste uspešno pridobili začetno znanje, lahko zdaj začnete loviti podatke, ki vam bodo pomagali pri vadbi. Tu so vam nabori podatkov Kaggle v pomoč.
Raziščite razpoložljive nabore podatkov, začenši od preprostih zbirk, preden preidete na bolj zapletene. Čeprav so Kagglejevi nabori podatkov standardni, boste morda vseeno želeli izvesti preverjanja, da zagotovite, da podatki ustrezajo vašim zahtevam.
3. Primerjajte izrezke kode EDA s svojim delom
Kot je bilo že poudarjeno, je preučevanje vzorčnih kod varen način za izboljšanje vaših sposobnosti. Kliknite zavihek Beležnice izbranega nabora podatkov za delčke kode, ki jih lahko preučite in primerjate s svojim izvirnim delom.
Poleg tega se za svojo raziskovalno analizo podatkov osredotočite na vzorce kode z največ dejavnosti ali od priznanih sodelavcev. To ne pomeni, da so drugi vzorci kode samodejno slabi, vendar je verjetnost, da večja kot je aktivnost, natančnejša je.
4. Preglejte zvezke za znanost podatkov
Če popravite svoje delo z delčki kode, boste sčasoma nedvomno izboljšali svoje sposobnosti, kar pomeni, da lahko zdaj napredujete k zahtevnejšim izzivom. Pozorno preučite zvezke, ki rešujejo določene probleme, in jih poskušajte ponoviti.
Upoštevajte, da vam bo razumevanje metodologije in koncepta bolj koristilo kot samo kopiranje kode. Čeprav lahko to poveča vašo prepoznavnost, na koncu ne boste postali boljši podatkovni znanstvenik.
5. Sodelujte v tekmovanjih, da izostrite svoje spretnosti
Ko opravite vse zgornje korake, bi morali biti pripravljeni na glavni študij Kaggle tekmovanja. Tekmovanje se lahko na začetku zdi grozljivo, še posebej, ko se prvič prijaviš, a več ko sodeluješ, bolj samozavesten boš postal.
Študij te lahko popelje le tako daleč; obstajajo določeni koncepti in metode, ki vam jih lahko izpostavi samo tekmovanje. Poleg tega priložena denarna nagrada ne škodi.
Postanite boljši podatkovni znanstvenik s Kaggle
Nič ni drugega kot platforma skupnosti, ki bi vam pomagala izboljšati vaše spretnosti, zlasti na tako obsežnem področju, kot je podatkovna znanost. Aktivno sodelovanje v skupnostih, kot je Kaggle, ne le izboljša vaše znanje in strokovnost, ampak vas lahko tudi izpostavi številnim priložnostim, vključno z zaposlitvijo in pripravništvom.
