Útmutató kezdőknek a Kaggle for Data Science-hez

A közelmúltban megnövekedett népszerűsége ellenére a big data még mindig viszonylag bizonytalan a többi ismert technológiai területhez képest. Ennek eredményeként a legtöbb kezdő az elméletek és fogalmak gyakorlását és tanulmányozását nehéznek találja az adatok és az erőforrások hiánya miatt. Ha azonban a Kaggle-t adattudományi célokra használja, akkor ezt a problémát csekély stressz nélkül leküzdheti.

Szóval, mi az a Kaggle, és hogyan válhatsz professzionális fejlesztővé ezen a platformon? Itt áttekintést kap erről a kiváló adattudományi eszközről, és megértheti, hogy sok szakember miért tölt órákat vele. Olvasson tovább, hogy többet tudjon meg.

Mi az a Kaggle?

Kaggle egy online közösség az adattudomány és a gépi tanulás (ML) rajongói számára. Ez egy kiváló tanulási eszköz kezdőknek és profiknak, reális gyakorlati problémákkal, amelyekkel továbbfejlesztheti adattudományi készségeit.

A Google tulajdonában van, jelenleg a világ legnagyobbja crowdsourced webes platform adattudósok és ML-gyakorló szakemberek számára. Így a Kaggle hozzáférést biztosít a szakterülete számos szakemberéhez, akikkel együtt ötleteket tudhat, versenyezhet és megoldhat valós problémákat.

Miért használja a Kaggle-t az adattudományhoz?

A big data térnyerésével vannak az adatok forrásának egyedi módjai Kaggle mellett, és ezek a módszerek naponta ugrásszerűen növekednek. Különféle platformok is léteznek a kód tanulására és tanulmányozására. Szóval, miért érdemes a Kaggle-t a tanulási platformmá tenni?

Ebben a részben meglátjuk a Kaggle mélyreható előnyeit, és azt, hogy mitől válik rendkívül népszerűvé az adatkutatók körében szerte a világon.

1. Adatkészletek elérhetősége

A Kaggle adatkészletei a leggyakrabban használt funkciói, mivel a valós idejű adatok beszerzése jelentős probléma a legtöbb adatkutató számára. Képzeld el, hogy időt és pénzt töltesz elméletek tanulásával, és nem tudsz gyakorolni, miközben tanulsz.

A Kaggle megoldja ezt a frusztráló problémát azáltal, hogy több mint 50 000 adatkészletet biztosít, amelyeket a modellek betanítása során használhat fel. Függetlenül attól, hogy melyik területen szeretne dolgozni, vagy milyen problémát szeretne megoldani, van egy adatkészlet az Ön számára a Kaggle-en.

Természetesen a „forróbb” adatkészleteken való munka előnyösebb lehet egy kezdő számára. Bár tudását bármilyen problémára alkalmazhatja, könnyebb segítséget kérni a gyakoribb adatkészletekkel kapcsolatban. Vegye figyelembe azt is, hogy ezek az adatkészletek különféle fájlformátumokban állnak rendelkezésre, beleértve a CSV-t, a JSON-t, az SQLite-t és még sok mást.

2. Számtalan kódpélda

Más fejlesztői platformokhoz hasonlóan a Kaggle is rengeteg kódrészletet és példát kínál tanulási célokra. A kódok szakértőktől való tanulmányozása az egyik csodálatos módja annak, hogy fejlesztőként növekedjen, és igen, az adatkutatóknak időnként kódot kell írniuk.

Az adatkészletekhez hasonlóan a kezdőknek is jobb, ha Pythonnal dolgoznak, hogy elegendő kódpéldák álljanak rendelkezésre, mivel ez az adattudomány legnépszerűbb programozási nyelve. Ennek ellenére a haladóbb tanulók számára a Kaggle rendelkezik R, Julia és SQLite kódrészletekkel.

Ennél is fontosabb, hogy a Kaggle ezeket a kódrészleteket testreszabható Jupyter Notebook formátumban mutatja be, lehetővé téve a fájlok szerkesztését és a jegyzetfüzet kívánt módosításait.

3. Célzott adattudományi kurzusok

Bár az adattudomány egyszerűbb, mint a legtöbb ember gondolná, van néhány kétségtelenül összetett elmélet ezen a területen. De a jobb megértés érdekében számos ilyen létezik Kaggle tanfolyamok az adattudományi fogalmakrólgyakorlati alkalmazásaikra helyezve a hangsúlyt.

Szerencsére ezek a tanfolyamok ingyenesek, és elismert tanúsítványokkal egészülnek ki. Ezen túlmenően, ha inkább kerülné az e-learning platformokon elérhető, zsúfolt egyhónapos kurzusokat, fedezze fel ezeket a rövidebb, közvetlenebb lehetőségeket.

4. Közösség

A technológiai térben a közösségek elengedhetetlenek a növekedéshez és a láthatósághoz. A Kaggle az Ön egyablakos online közössége adattudósként, mivel lehetőséget ad arra, hogy tanuljon másoktól, hálózatba lépjen, és megjelenítse munkáját. Kérdéseket tehet fel, kapcsolatba léphet társaival, és építhet meglévő tudására közösségén keresztül.

Munkájának bemutatása segít abban is, hogy a szakterülete szakértőjeként figyelemre méltó jelenlétet építsen ki, ami elengedhetetlen az álláskereséshez.

5. Verseny és motiváció

A versenyek lehetővé teszik, hogy első kézből láthatja, hogyan teljesít másokkal szemben, és mennyi tapasztalatot gyűjtött össze. Ezenkívül minél több tesztet sikeresen teljesít, annál magabiztosabbá válik az adattudományi utazás során.

A Kaggle-n számos adattudományi versenyen mérheti össze tudását társaival, és javíthatja önéletrajzát. Még jobb, hogy ezek közül a tesztek közül sok pénzjutalomban részesül, ami még vonzóbbá teszi őket.

Kaggle árképzés

Most pedig a legsürgetőbb kérdésre: "Mennyibe kerül a Kaggle?" Meglepő módon ez az adattudományi gyöngyszem teljesen ingyenes! Számos adatkészletet szerezhet be, versenyeken vehet részt, kódmintákat tanulmányozhat, és munkáit nulla költséggel jelenítheti meg. Jelentkezni a címen lehet Kaggle.com és a kezdéshez hozzon létre egy fiókot.

Mit tehet Kaggle-lel adattudósként?

Adattudósként az Ön feladata az adatok beszerzése és elemzése. A Kaggle minőségi adatokat kínál a mesterséges intelligencia modellek betanításához, és lehetővé teszi az adatok közzétételét nyilvános használatra.

Ezenkívül adatmérnök kollégákkal együttműködve megoldhatja a világ problémáit, elkészítheti önéletrajzát, és jól fizető állásokat szerezhet a folyamatos közösségépítés révén.

A Kaggle használata az adattudományhoz

Regisztráció után mi a következő lépés? Vannak bizonyos lépések, amelyeket meg kell tennie, hogy a legtöbbet hozhassa ki a Kaggle-ből, és előmozdítsa karrierjét tanulás közben.

Mint minden más tanulási és közösségi platform, a Kaggle is segíthet a játék csúcsára jutni, de csak akkor, ha tudja, hogyan lehet maximalizálni az előnyeit. Íme egy lépésről lépésre szóló útmutató az Ön számára.

1. Szerezzen alapvető ismereteket

A Kaggle használata alapvető adattudományi ismeretek nélkül egyenértékű azzal, mintha haladó szintű vizsgákat tenne, anélkül, hogy végigmenne az alapvető órákon. Igen, bárki használhatja a Kaggle-t, akár kezdő, akár nem, de a félreértések elkerülése érdekében alaposnak kell lennie az alapvető adattudományi fogalmakban.

Tudnod kell hogyan kezdje el adattudományi karrierjét és vegyen részt néhány mélyreható tanfolyamon, mielőtt Kaggle-re szállna. Győződjön meg arról is, hogy ismeri az alapvető Python programozást, statisztikákat és a könyvtárak használatát.

2. Menjen át az adatkészleteken

Ha sikeresen elsajátította a kezdő tudást, most elkezdheti a gyakorlást segítő adatok keresését. A Kaggle adatkészletei itt lesznek hasznosak az Ön számára.

Fedezze fel a rendelkezésre álló adatkészleteket, kezdve az egyszerű gyűjteményektől, mielőtt áttérne az összetettebbekre. Bár a Kaggle adatkészletei szabványosak, érdemes ellenőrizni, hogy az adatok megfelelnek-e az előírásoknak.

3. Hasonlítsa össze az EDA kódrészleteket a munkájával

Amint azt korábban hangsúlyoztuk, a mintakódok tanulmányozása bolondbiztos módja a képességek fejlesztésének. Kattintson a kiválasztott adatkészlet Jegyzetfüzetek lapjára, ha kódrészleteket szeretne tanulmányozni és összehasonlítani az eredeti munkájával.

Ezenkívül a feltáró adatelemzés során összpontosítson a legtöbb tevékenységet mutató kódmintákra vagy elismert közreműködőktől. Ez nem jelenti azt, hogy más kódminták automatikusan rosszak, de valószínű, hogy minél magasabb a tevékenység, annál pontosabb.

4. Vizsgálja meg a Data Science Notebookokat

Ha munkáját kódrészletekkel javítja ki, az idővel kétségtelenül javítja képességeit, ami azt jelenti, hogy most már kifinomultabb kihívások elé léphet. Gondosan tanulmányozza át azokat a jegyzetfüzeteket, amelyek konkrét problémákat oldanak meg, és próbálja meg lemásolni azokat.

Vegye figyelembe, hogy a módszertan és a koncepció megértése előnyösebb lesz az Ön számára, mint a kód másolása. Bár ez növelheti láthatóságát, végül nem lesz jobb adattudós.

5. Vegyen részt versenyeken, hogy fejlessze képességeit

A fenti lépések elvégzése után készen kell állnia a szakra Kaggle versenyek. A versengés kezdetben ijesztőnek tűnhet, különösen az első nevezéskor, de minél többet veszel részt, annál magabiztosabb leszel.

A tanulás csak idáig vihet; vannak bizonyos fogalmak és módszerek, amelyeknek a versenyek önmagukban kitehetnek. Ráadásul a mellékelt pénzdíj sem árt.

Legyen jobb adattudós a Kaggle segítségével

Semmi sem hasonlítható egy közösségi platformhoz, amely segítene készségeinek fejlesztésében, különösen egy olyan hatalmas területen, mint az adattudomány. Az olyan közösségekben való aktív részvétel, mint a Kaggle, nemcsak tudását és szakértelmét fejleszti, hanem számos lehetőség előtt is tárhatja fel Önt, beleértve az állásokat és a szakmai gyakorlatokat.