Průvodce pro začátečníky Kaggle pro datovou vědu

Navzdory nedávnému nárůstu popularity jsou velká data stále relativně nejistá ve srovnání s jinými zavedenými technologickými obory. Výsledkem je, že pro většinu začátečníků je procvičování a studium teorií a konceptů obtížné kvůli nedostatku dat a zdrojů. Použitím Kaggle pro datovou vědu však můžete tento problém překonat s malým nebo žádným stresem.

Co je tedy Kaggle a jak se můžete stát profesionálním vývojářem na této platformě? Zde získáte přehled o tomto vynikajícím nástroji pro datovou vědu a pochopíte, proč na něm mnoho profesionálů tráví hodiny. Pokračujte ve čtení a objevte více.

Co je Kaggle?

Kaggle je online komunita pro nadšence datové vědy a strojového učení (ML). Je to špičkový výukový nástroj pro nováčky a profesionály s realistickými praktickými problémy, které vám pomohou zlepšit vaše dovednosti v oblasti datové vědy.

Vlastníkem společnosti Google je v současnosti největší na světě

crowdsourcing webová platforma pro datové vědce a praktiky ML. Kaggle vám tedy poskytuje přístup k několika profesionálům ve vašem oboru, se kterými můžete brainstorming, soutěžit a řešit skutečné problémy.

Proč používat Kaggle pro datovou vědu?

S nárůstem velkých dat existují jedinečné způsoby získávání dat kromě Kaggla a tyto metody se každým dnem mílovými kroky zvyšují. Existují také různé platformy pro učení a studium kódu. Proč byste tedy měli udělat z Kaggle svou oblíbenou výukovou platformu?

V této části uvidíme hloubkové výhody Kaggle a to, proč je extrémně populární mezi datovými vědci po celém světě.

1. Dostupnost datových sad

Kaggleovy datové sady jsou jeho nejpoužívanější funkcí, protože získávání dat v reálném čase je pro většinu datových vědců významným problémem. Představte si, že trávíte svůj čas a peníze učením se teorií a nemůžete cvičit, zatímco se učíte.

Kaggle řeší tento frustrující problém poskytnutím více než 50 000 datových sad, které můžete využít při trénování modelů. Bez ohledu na obor, na kterém chcete pracovat, nebo problém, který chcete vyřešit, existuje pro vás na Kaggle soubor dat.

Práce na „žhavějších“ souborech dat může být pro začátečníka samozřejmě výhodnější. I když své znalosti můžete použít na jakýkoli problém, je snazší získat pomoc s běžnějšími datovými sadami. Všimněte si také, že tyto datové sady přicházejí v různých formátech souborů, včetně CSV, JSON, SQLite a mnoha dalších.

2. Nespočet příkladů kódu

Podobně jako jiné vývojářské platformy nabízí Kaggle obrovské množství úryvků kódu a příkladů pro účely učení. Studium kódu od odborníků je úžasný způsob, jak růst jako vývojář, a ano, datoví vědci občas potřebují psát kód.

Stejně jako datové sady je pro začátečníky lepší pracovat s Pythonem pro dostatečnou dostupnost příkladů kódu, jak to je nejpopulárnější programovací jazyk pro datovou vědu. Přesto pro pokročilejší studenty má Kaggle úryvky kódu v R, Julia a SQLite.

Ještě důležitější je, že Kaggle prezentuje tyto úryvky kódu v přizpůsobitelném formátu Jupyter Notebook, který vám umožňuje upravovat soubory a provádět požadované změny v notebooku.

3. Cílené kurzy datové vědy

Přestože je datová věda jednodušší, než si většina lidí uvědomuje, existuje v této oblasti několik nepochybně komplexních teorií. Ale pro lepší pochopení jich je celá řada Kaggle kurzy o konceptech datové vědy, s důrazem na jejich praktické aplikace.

Naštěstí jsou tyto kurzy zdarma a jsou doplněny uznávanými certifikacemi. Navíc, pokud byste se raději vyhnuli nabitým měsíčním kurzům dostupným na e-learningových platformách, prozkoumejte tyto kratší a přímější možnosti.

4. Společenství

V technologickém prostoru jsou komunity nezbytné pro růst a viditelnost. Kaggle je vaše komplexní online komunita jako datový vědec, protože vám dává příležitost učit se od ostatních, vytvářet sítě a zobrazovat vaši práci. Prostřednictvím komunity můžete klást otázky, spojit se s kolegy a stavět na svých stávajících znalostech.

Prezentace vaší práce vám také pomůže vybudovat si pozoruhodnou přítomnost jako odborníka ve svém oboru, což je zásadní pro hledání práce.

5. Soutěž a motivace

Soutěže vám umožní z první ruky vidět, jak si vedete proti ostatním a kolik zkušeností jste nasbírali. Čím více testů úspěšně složíte, tím jistější budete na své cestě za datovou vědou.

Na Kaggle existuje několik soutěží v oblasti datové vědy, které otestují vaše znalosti proti kolegům a posílí váš životopis. Ještě lepší je, že mnoho z těchto testů má peněžní ceny, díky čemuž jsou o to atraktivnější.

Ceny Kaggle

Nyní k nejnaléhavější otázce: "Kolik Kaggle stojí?" Překvapivě je tento klenot datové vědy zcela zdarma! Můžete získat řadu datových sad, zapojit se do soutěží, studovat ukázky kódu a zobrazit svou práci za nulové náklady. Přihlásit se můžete na Kaggle.com a vytvořte si účet, abyste mohli začít.

Co můžete dělat s Kaggle jako datový vědec?

Vaše práce jako datového vědce zahrnuje získávání a analýzu dat. Kaggle vám nabízí kvalitní data pro trénování modelů umělé inteligence a umožňuje vám zveřejňovat vaše data pro veřejné použití.

Kromě toho můžete spolupracovat s dalšími datovými inženýry na řešení světových problémů, vytváření životopisu a získávání vysoce placených pracovních míst prostřednictvím neustálého budování komunity.

Jak používat Kaggle pro datovou vědu

Po přihlášení, co dál? Existují určité kroky, které byste měli podniknout, abyste z Kaggle vytěžili co nejvíce a podpořili svou kariéru při učení.

Jako každá jiná vzdělávací a komunitní platforma vám Kaggle může pomoci dostat se na vrchol vaší hry, ale pouze pokud víte, jak maximalizovat její výhody. Zde je pro vás průvodce krok za krokem.

1. Získejte základní znalosti

Používání Kaggle bez základních znalostí datové vědy je ekvivalentní skládání pokročilých zkoušek, aniž byste museli projít základními kurzy. Ano, každý může používat Kaggle, začátečník nebo ne, ale musíte být uzemněni v základních konceptech datové vědy, abyste se vyhnuli zmatkům.

Musíš vědět jak začít svou kariéru v oblasti datové vědy a absolvujte několik hloubkových kurzů, než se dostanete na Kaggle. Také se ujistěte, že rozumíte základnímu programování v Pythonu, statistikám a tomu, jak používat knihovny.

2. Projděte si datové sady

Když jste úspěšně získali začátečnické znalosti, můžete nyní začít pátrat po datech, která vám pomohou cvičit. Zde jsou pro vás datové sady Kaggle užitečné.

Prozkoumejte dostupné datové sady, začněte od jednoduchých sbírek, než přejdete ke složitějším. Přestože jsou datové sady Kaggle standardní, možná budete chtít provést kontroly, abyste se ujistili, že data splňují vaše specifikace.

3. Porovnejte úryvky kódu EDA se svou prací

Jak již bylo zdůrazněno, studium ukázkových kódů je spolehlivý způsob, jak zlepšit své schopnosti. Klikněte na záložku Notebooks vybrané datové sady pro úryvky kódu, které si můžete prostudovat a porovnat s vaší původní prací.

Dále se zaměřte na vzorky kódu s největší aktivitou nebo od uznávaných přispěvatelů pro vaši průzkumnou analýzu dat. To neznamená, že ostatní ukázky kódu jsou automaticky špatné, ale je pravděpodobné, že čím vyšší je aktivita, tím je přesnější.

4. Prozkoumejte Data Science Notebooks

Oprava vaší práce s úryvky kódu nepochybně časem zlepší vaše schopnosti, což znamená, že nyní můžete postoupit k sofistikovanějším výzvám. Pečlivě si prostudujte sešity, které řeší konkrétní problémy, a snažte se je replikovat.

Všimněte si, že pochopení metodologie a konceptu pro vás bude přínosnější než pouhé kopírování kódu. I když to může zvýšit vaši viditelnost, nakonec to z vás neudělá lepšího datového vědce.

5. Zapojte se do soutěží a zdokonalte své dovednosti

Po absolvování všech výše uvedených kroků byste měli být připraveni zapojit se do hlavního oboru Kaggle soutěže. Soutěžení může zpočátku vypadat děsivě, zvláště když se přihlásíte poprvé, ale čím více se zúčastníte, tím jistější budete.

Studium vás může dovést jen tak daleko; existují určité koncepty a metody, kterým vás mohou vystavit samotné soutěže. Kromě toho přiložená peněžní odměna nebolí.

Staňte se lepším datovým vědcem s Kaggle

Neexistuje nic jako komunitní platforma, která by vám pomohla zlepšit vaše dovednosti, zejména v oblasti tak rozsáhlé, jako je datová věda. Aktivní zapojení do komunit, jako je Kaggle, nejen zlepšuje vaše znalosti a odbornost, ale může vás také vystavit mnoha příležitostem, včetně pracovních míst a stáží.