Kaggle有哪些優勢

這篇文章主要講解了“Kaggle有哪些優勢”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Kaggle有哪些優勢”吧！

Kaggle

在Kaggle上，人們可以分享想法，獲得啟發，同其他數據科學家展開競爭，學習新事物和編程技巧，觀察諸多真實數據科學應用的實例。這里有許多能應用于多種場合的數據集，或簡單如電子游戲銷售，或龐雜重要如空氣污染數據。

這些數據取自現實世界，幾經引用參考，可用來訓練并評測那些真正對人有幫助的項目模型。Kaggle另有許多實用的特色功能，比如數據、代碼、社區、靈感、競賽和課程等。

優勢

Kaggle有許多優勢，這些都是你應當使用Kaggle的原因。

1.數據

Kaggle上有一些可用的數據集。大多數數據集的文件格式是CSV，JSON、SQLite、archives和BigQuery格式的數據集不太普遍，但依舊用途頗廣。練習使用多種文件格式有所助益，你在工作中有可能遇到這些文件格式。下面是三個目前最熱門的數據集。

• COVID-19開放研究數據集挑戰賽

• UNCOVER COVID-19挑戰賽

• ProZorro.烏克蘭公共采購數據集

2.代碼

Kaggle上有大量代碼。如果你想查看其他Kaggle用戶的不計其數的代碼，在Notebooks上進行檢索很方便，其中包括代碼以及大多數用戶對代碼的注釋。這能幫助我們學習和練習，并借鑒他人處理類似問題的方式。大多數人使用Python進行編程，但也不乏一些人采用包括R、SQLite和Julia在內的其他編程語言。

代碼通常是記事本(又稱為Jupyter  Notebook)形式，保存在后綴為.ipynb的文件中。有一些展示了端到端機器學習模型的例子，其中一些包括數據提取與清洗、探索性數據分析、特征工程、基礎模型創建、最終機器學習模型實現、以及結果的輸出和解釋。

大多數數據科學家在工作中經常用到這些步驟，因為這對于其他數據科學家和相關工作者來說，都是簡便且易于遵循的流程。

• code languages supported on Kaggle: Python, R, SQLite, and Julia

3.社區

與Medium、GitHub、Stack  Overflow和LinkedIn類似，Kaggle作為一個社區，數據分析師、數據科學家和機器學習工程師可以在其中學習、成長和互動。

你可將自己的工作(如數據，代碼和記事本文件)發布在其上和他人分享，以發展自己的社區。作為社區的成員有其獨到的優勢，所以筆者強烈建議以Kaggle作為起點，培養自己的社區，并與其他社區建立聯系。

4.靈感

通過這里的數據、代碼、社區、課程和競賽，你可以收獲絕妙的靈感。觀看別人參與到對他人和企業有助益的比賽之中，欣賞其精彩發揮，這著實激勵人心。

如果你正在思索下一步該學習什么，亦或是如何實現某一功能，也許應該看一看別人如何實現某一模塊，例如以特定方式實現隨機森林。你可以在Kaggle上找到這些，最終激勵自己更上一層樓。

5.競賽

如果你想檢測自己的水平，了解自己在同行中的排名，豐富簡歷或者掙些外快，競賽是個合適的選擇。Kaggle提供了不計其數的競賽，上面的截圖顯示了排行前三的競賽及其對應的獎金。這些比賽不但趣味盎然，而且意義深遠(例如助力健康事業)。

筆者借助Kaggle上的賽事來對比自己的前后表現。起初，筆者僅掌握了些許數據科學方面的知識;后來有了將近兩年的數據科學從業經驗。兩相比較，意料之中的進步顯著。

筆者在將近8000人中位列前50%，這對于初出茅廬的人來說不算差。不難看出，當有成千上萬的數據科學家為同一個目標而展開競爭時，能為識別某些健康異常的項目做出何等巨大的貢獻。

Kaggle能為銳意進取的優秀數據科學家提供豐富的資源，千萬不要錯過它。

感謝各位的閱讀，以上就是“Kaggle有哪些優勢”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Kaggle有哪些優勢這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！