То есть можно успешно решить соревнование, купить себе яхту и отправиться в кругосветное путешествие. Но, конечно, никто не решает соревнования только ради денег, это скорее приятный бонус. В среднем одно соревнование идёт два-три месяца, в течение которых участники могут загружать свои решения в систему. Адель Валиуллин делится опытом участия в соревнованиях и рассказывает, как занять высокое место в рейтинге Kaggle.
Как Принять Участие В Соревновании Kaggle?
Курсы довольно короткие и посвящены какому-то конкретному аспекту Data Science. На самой платформе говорится, что их цель — обзорно познакомить человека с важными темами. Опытным дата-сайентистом курсы не сделают, но в отдельных темах разобраться помогут. У https://deveducation.com/ каждого курса есть инструктор — обычно это опытный участник сообщества с высоким рейтингом. Кроме того, некоторые из них связаны друг с другом — в таком случае ссылки на последующие и предыдущие курсы будут располагаться в описании.
Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества. Изначально банк предоставил 200 Мб данных — около 200 тыс. Стадии разработки программного обеспечения Это соревнование стало крупнейшим в истории Kaggle, к концу набралось около 9000 претендентов. Есть и соревнования с гораздо большим денежным призом. Например, Hacking the Kidney, где за лучшее решение предлагалось $60 000.
Разнообразный И Уникальный Опыт
- Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление.
- Это откроет место для редактирования и работы в среде ядра.
- Со многими ребятами с Kaggle мы общаемся и сегодня.
Кроме того, для большинства работодателей ресурс Kaggle является авторитетным. Менеджеры по персоналу обращают внимание на практический опыт на платформе. Поскольку featexp вычисляет корреляцию трендов между двумя датасетами, ее можно легко использовать для мониторинга модели.
Если вас собеседует опытный специалист, будьте уверены, он по достоинству оценит ваши навыки, полученные на Kaggle. Пройдя перечисленные этапы, участник может смело принимать участие в конкурсах Kaggle. Перед сдачей экзамена нужно осуществить обучение первой модели на легком datasets. Платформа содержит большой объем датасетов из разных сфер. Это прекрасная основа для практики аналитикам и дата-сайентистам.
Kaggle, таким образом, помогает относительно быстро совершенствоваться. Ну а последующие статусы пользователь получает уже за участие в соревнованиях и вообще активную жизнь на платформе. Kaggle предлагает несколько статусов для участников.
Воспользуйтесь преимуществом их опыта и постарайтесь быть активным участником сообщества! Можно как поделиться своими наработками ядра, так и задать вопрос в ветке обсуждений. Конечно, перспектива выложить свою работу в общий доступ пугает, но это позволит получить отзыв на свою работу и исправить существующие ошибки, а также не совершать их в будущем. В школе это посчитали бы жульничеством, а в реальном мире это чрезвычайно важный навык командной работы. Как только вы осознаете, что здесь главное — не превзойти других, а улучшить свои навыки, вы получите от соревнований максимальную пользу. Когда вы регистрируетесь на Kaggle, вы получаете не только доступ ко всем ресурсам, но и возможность стать частью сообщества экспертов по аналитическим данным.
Это увлекательно — улучшать свои предыдущие результаты, но я считаю более важным изучение новых способов машинного обучения. 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.
Лучшие В Kaggle: Что Такое Соревновательный Дата-сайенс И Как Достичь В Нем Успеха
Постепенно я набирался опыта на Kaggle-соревнованиях, программировал свои наработки по различным задачам на табличных данных, текстах и картинках. В таких точных науках, как математика, физика и программирование, короткая и однозначная цепочка обратной связи. Ты решил задачку и моментально понимаешь, что молодец. Тебя не должен оценивать кто-то извне, как в гуманитарных науках, художке или музыке. Плюс достаточно легко перейти с одного уровня сложности на следующий. Думаю, этим мне и нравится математика, поэтому после окончания школы я с большим удовольствием преподавал её в Физтех-школе в группах для школьников.
Здесь я кратко рассказываю о Python Jupyter Notebook, который я собрал для Home Credit Default Risk problem. Но чтобы получить представление, лучше всего kaggle соревнования будет скопировать его и запустить самостоятельно (вам не придётся что-то скачивать или настраивать, так что очень рекомендую это сделать). В России при трудоустройстве в любую ИТ-компанию по ML и DS направлениям рейтинг Kaggle будет несомненным плюсом.
Список размещен под форумами и называется Discussion from across Kaggle. С ростом опыта и уровня навыков можно пробовать свои силы в более сложных задачах. И, возможно, действительно выиграть a hundred тысяч долларов.