Ένας οδηγός για αρχάριους στο Kaggle για την Επιστήμη των Δεδομένων

Παρά την πρόσφατη αύξηση της δημοτικότητάς τους, τα μεγάλα δεδομένα εξακολουθούν να είναι σχετικά αβέβαια σε σύγκριση με άλλα καθιερωμένα τεχνολογικά πεδία. Ως αποτέλεσμα, οι περισσότεροι αρχάριοι θεωρούν δύσκολη την εξάσκηση και τη μελέτη θεωριών και εννοιών λόγω έλλειψης δεδομένων και πόρων. Ωστόσο, χρησιμοποιώντας το Kaggle για την επιστήμη δεδομένων, μπορείτε να ξεπεράσετε αυτό το πρόβλημα με ελάχιστο έως καθόλου άγχος.

Λοιπόν, τι είναι το Kaggle και πώς μπορείτε να γίνετε επαγγελματίας προγραμματιστής σε αυτήν την πλατφόρμα; Εδώ, θα λάβετε μια επισκόπηση αυτού του εξαιρετικού εργαλείου επιστήμης δεδομένων και θα καταλάβετε γιατί πολλοί επαγγελματίες ξοδεύουν ώρες σε αυτό. Συνεχίστε να διαβάζετε για να ανακαλύψετε περισσότερα.

Τι είναι το Kaggle;

Kaggle είναι μια διαδικτυακή κοινότητα για λάτρεις της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης (ML). Είναι ένα κορυφαίο εργαλείο εκμάθησης για αρχάριους και επαγγελματίες, με ρεαλιστικά προβλήματα εξάσκησης για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στην επιστήμη των δεδομένων.

Ανήκει στην Google, αυτή τη στιγμή είναι το μεγαλύτερο στον κόσμο crowdsourced διαδικτυακή πλατφόρμα για επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες ML. Έτσι, το Kaggle σάς δίνει πρόσβαση σε αρκετούς επαγγελματίες στον τομέα σας με τους οποίους μπορείτε να συλλάβετε ιδέες, να ανταγωνιστείτε και να λύσετε προβλήματα της πραγματικής ζωής.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε το Kaggle για Επιστήμη Δεδομένων;

Με την άνοδο των μεγάλων δεδομένων, υπάρχουν μοναδικούς τρόπους προέλευσης δεδομένων εκτός από το Kaggle, και αυτές οι μέθοδοι αυξάνονται αλματωδώς καθημερινά. Υπάρχουν επίσης διάφορες πλατφόρμες για εκμάθηση και μελέτη κώδικα. Λοιπόν, γιατί θα πρέπει να κάνετε το Kaggle τη δική σας πλατφόρμα εκμάθησης;

Σε αυτήν την ενότητα, θα δούμε σε βάθος τα οφέλη του Kaggle και τι το κάνει εξαιρετικά δημοφιλές στους επιστήμονες δεδομένων σε όλο τον κόσμο.

1. Διαθεσιμότητα συνόλων δεδομένων

Τα σύνολα δεδομένων του Kaggle είναι το πιο χρησιμοποιούμενο χαρακτηριστικό του, καθώς η προμήθεια δεδομένων σε πραγματικό χρόνο είναι ένα σημαντικό πρόβλημα για τους περισσότερους επιστήμονες δεδομένων. Φανταστείτε να ξοδεύετε τον χρόνο και τα χρήματά σας μαθαίνοντας θεωρίες και να μην μπορείτε να εξασκηθείτε ενώ μαθαίνετε.

Η Kaggle λύνει αυτό το απογοητευτικό πρόβλημα παρέχοντας πάνω από 50.000 σύνολα δεδομένων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε κατά την εκπαίδευση μοντέλων. Ανεξάρτητα από το πεδίο στο οποίο θέλετε να εργαστείτε ή το πρόβλημα που θέλετε να λύσετε, υπάρχει ένα σύνολο δεδομένων για εσάς στο Kaggle.

Φυσικά, η εργασία σε πιο «καυτά» σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι πιο ωφέλιμη για έναν αρχάριο. Αν και μπορείτε να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας σε οποιοδήποτε πρόβλημα, είναι πιο εύκολο να λάβετε βοήθεια με πιο κοινά σύνολα δεδομένων. Επίσης, σημειώστε ότι αυτά τα σύνολα δεδομένων διατίθενται σε διάφορες μορφές αρχείων, συμπεριλαμβανομένων των CSV, JSON, SQLite και πολλών άλλων.

2. Αμέτρητα παραδείγματα κώδικα

Παρόμοια με άλλες πλατφόρμες προγραμματιστών, το Kaggle προσφέρει έναν τεράστιο αριθμό αποσπασμάτων κώδικα και παραδειγμάτων για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Η μελέτη κώδικα από ειδικούς είναι ένας καταπληκτικός τρόπος για να εξελιχθείς ως προγραμματιστής και ναι, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να γράφουν κώδικα περιστασιακά.

Όπως τα σύνολα δεδομένων, οι αρχάριοι είναι προτιμότερο να εργάζονται με την Python για την επαρκή διαθεσιμότητα παραδειγμάτων κώδικα, όπως είναι η πιο δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη δεδομένων. Ωστόσο, για τους πιο προχωρημένους μαθητές, το Kaggle έχει αποσπάσματα κώδικα σε R, Julia και SQLite.

Το πιο σημαντικό, το Kaggle παρουσιάζει αυτά τα αποσπάσματα κώδικα σε μια προσαρμόσιμη μορφή Jupyter Notebook, επιτρέποντάς σας να επεξεργάζεστε αρχεία και να κάνετε τις επιθυμητές αλλαγές στο σημειωματάριό σας.

3. Στοχευμένα Μαθήματα Επιστήμης Δεδομένων

Αν και η επιστήμη των δεδομένων είναι απλούστερη από ό, τι πιστεύουν οι περισσότεροι, υπάρχουν αναμφίβολα μερικές πολύπλοκες θεωρίες σε αυτόν τον τομέα. Αλλά, για καλύτερη κατανόηση, υπάρχουν πολλά Μαθήματα Kaggle για τις έννοιες της επιστήμης δεδομένων, με έμφαση στις πρακτικές εφαρμογές τους.

Ευτυχώς, αυτά τα μαθήματα είναι δωρεάν και συνοδεύονται από αναγνωρισμένες πιστοποιήσεις. Επιπλέον, εάν προτιμάτε να αποφύγετε τα γεμάτα μαθήματα διάρκειας ενός μήνα που είναι διαθέσιμα σε πλατφόρμες ηλεκτρονικής μάθησης, εξερευνήστε αυτές τις πιο σύντομες, πιο άμεσες επιλογές.

4. Κοινότητα

Στον τεχνολογικό χώρο, οι κοινότητες είναι απαραίτητες για την ανάπτυξη και την προβολή. Το Kaggle είναι η ενιαία διαδικτυακή σας κοινότητα ως επιστήμονας δεδομένων, καθώς σας δίνει την ευκαιρία να μάθετε από άλλους, να δικτυωθείτε και να προβάλετε την εργασία σας. Μπορείτε να κάνετε ερωτήσεις, να συνδεθείτε με συνομηλίκους και να αξιοποιήσετε τις υπάρχουσες γνώσεις σας μέσω της κοινότητάς σας.

Η προβολή της δουλειάς σας σάς βοηθά επίσης να δημιουργήσετε μια αξιοσημείωτη παρουσία ως ειδικός στον τομέα σας, κάτι που είναι ζωτικής σημασίας για την αναζήτηση εργασίας.

5. Ανταγωνισμός και κίνητρο

Οι διαγωνισμοί σάς δίνουν τη δυνατότητα να δείτε από πρώτο χέρι πώς αποδίδετε έναντι των άλλων και πόση εμπειρία έχετε συγκεντρώσει. Επίσης, όσο περισσότερα τεστ περνάτε επιτυχώς, τόσο μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση αποκτάτε στο ταξίδι σας στην επιστήμη δεδομένων.

Στο Kaggle, υπάρχουν αρκετοί διαγωνισμοί επιστήμης δεδομένων για να δοκιμάσετε τις γνώσεις σας έναντι των συνομηλίκων σας και να ενισχύσετε το βιογραφικό σας. Ακόμη καλύτερα, πολλά από αυτά τα τεστ έχουν χρηματικά έπαθλα, γεγονός που τα κάνει ακόμα πιο ελκυστικά.

Τιμολόγηση Kaggle

Τώρα, στην πιο πιεστική ερώτηση, "Πόσο κοστίζει το Kaggle;" Παραδόξως, αυτό το διαμάντι της επιστήμης δεδομένων είναι απολύτως δωρεάν! Μπορείτε να λάβετε μια σειρά από σύνολα δεδομένων, να συμμετάσχετε σε διαγωνισμούς, να μελετήσετε δείγματα κώδικα και να εμφανίσετε την εργασία σας με μηδενικό κόστος. Μπορείτε να εγγραφείτε στο Kaggle.com και δημιουργήστε έναν λογαριασμό για να ξεκινήσετε.

Τι μπορείτε να κάνετε με τον Kaggle ως επιστήμονας δεδομένων;

Ως επιστήμονας δεδομένων, η δουλειά σας περιλαμβάνει την προμήθεια και την ανάλυση δεδομένων. Το Kaggle σας παρουσιάζει ποιοτικά δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων AI και σας επιτρέπει να δημοσιεύετε τα ευρήματα των δεδομένων σας για δημόσια χρήση.

Επιπλέον, μπορείτε να συνεργαστείτε με άλλους μηχανικούς δεδομένων για να λύσετε παγκόσμια προβλήματα, να δημιουργήσετε το βιογραφικό σας και να αποκτήσετε θέσεις εργασίας με υψηλές αποδοχές μέσω της συνεχούς δημιουργίας κοινότητας.

Πώς να χρησιμοποιήσετε το Kaggle για Επιστήμη Δεδομένων

Μετά την εγγραφή, τι μετά; Υπάρχουν ορισμένα βήματα που πρέπει να κάνετε για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το Kaggle και να προωθήσετε την καριέρα σας κατά τη διάρκεια της μάθησης.

Όπως κάθε άλλη πλατφόρμα μάθησης και κοινότητας, το Kaggle μπορεί να σας βοηθήσει να φτάσετε στην κορυφή του παιχνιδιού σας, αλλά μόνο εάν γνωρίζετε πώς να μεγιστοποιήσετε τα οφέλη του. Εδώ είναι ένας οδηγός βήμα προς βήμα για εσάς.

1. Αποκτήστε Θεμελιώδη Γνώση

Η χρήση του Kaggle χωρίς βασικές γνώσεις επιστήμης δεδομένων ισοδυναμεί με τη λήψη εξετάσεων για προχωρημένους χωρίς να περάσετε από τα βασικά σας μαθήματα. Ναι, οποιοσδήποτε μπορεί να χρησιμοποιήσει το Kaggle, αρχάριος ή όχι, αλλά πρέπει να βασιστείτε στις βασικές έννοιες της επιστήμης δεδομένων για να αποφύγετε τη σύγχυση.

Πρέπει να ξέρεις πώς να ξεκινήσετε την καριέρα σας στην επιστήμη δεδομένων και κάντε μερικά σε βάθος μαθήματα πριν μπείτε στο Kaggle. Επίσης, βεβαιωθείτε ότι κατανοείτε τον βασικό προγραμματισμό Python, τα στατιστικά στοιχεία και τον τρόπο χρήσης των βιβλιοθηκών.

2. Μεταβείτε μέσα από τα σύνολα δεδομένων

Όταν αποκτήσετε επιτυχώς γνώσεις για αρχάριους, μπορείτε τώρα να ξεκινήσετε το κυνήγι δεδομένων που θα σας βοηθήσουν να εξασκηθείτε. Εδώ είναι χρήσιμα τα σύνολα δεδομένων του Kaggle.

Εξερευνήστε τα διαθέσιμα σύνολα δεδομένων, ξεκινώντας από απλές συλλογές πριν αποφοιτήσετε σε πιο σύνθετες. Αν και τα σύνολα δεδομένων του Kaggle είναι τυπικά, μπορεί να θέλετε να πραγματοποιήσετε ελέγχους για να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα πληρούν τις προδιαγραφές σας.

3. Συγκρίνετε τα αποσπάσματα κώδικα EDA με την εργασία σας

Όπως τονίστηκε προηγουμένως, η μελέτη δειγμάτων κωδικών είναι ένας αλάνθαστος τρόπος για να βελτιώσετε τις ικανότητές σας. Κάντε κλικ στην καρτέλα Σημειωματάρια του επιλεγμένου συνόλου δεδομένων σας για αποσπάσματα κώδικα για μελέτη και σύγκριση με την αρχική σας εργασία.

Επιπλέον, εστιάστε σε δείγματα κώδικα με τη μεγαλύτερη δραστηριότητα ή από αναγνωρισμένους συνεργάτες για την διερευνητική σας ανάλυση δεδομένων. Αυτό δεν σημαίνει ότι άλλα δείγματα κώδικα είναι αυτόματα κακά, αλλά οι πιθανότητες είναι ότι όσο υψηλότερη είναι η δραστηριότητα, τόσο πιο ακριβής είναι.

4. Εξετάστε τα Σημειωματάρια Επιστήμης Δεδομένων

Η διόρθωση της εργασίας σας με αποσπάσματα κώδικα αναμφίβολα θα βελτιώσει τις ικανότητές σας με τον καιρό, πράγμα που σημαίνει ότι μπορείτε τώρα να προχωρήσετε σε πιο εξελιγμένες προκλήσεις. Μελετήστε προσεκτικά σημειωματάρια που λύνουν συγκεκριμένα προβλήματα και προσπαθήστε να τα επαναλάβετε.

Σημειώστε ότι η κατανόηση της μεθοδολογίας και της έννοιας θα είναι πιο ωφέλιμη για εσάς από την απλή αντιγραφή κώδικα. Αν και αυτό μπορεί να ενισχύσει την ορατότητά σας, τελικά δεν θα σας κάνει καλύτερο επιστήμονα δεδομένων.

5. Συμμετέχετε σε διαγωνισμούς για να οξύνετε τις δεξιότητές σας

Αφού περάσετε από όλα τα παραπάνω βήματα, θα πρέπει να είστε έτοιμοι να ασχοληθείτε με τα κύρια Διαγωνισμοί Kaggle. Ο ανταγωνισμός μπορεί αρχικά να φαίνεται τρομακτικός, ειδικά όταν μπαίνετε στην πρώτη, αλλά όσο περισσότερο συμμετέχετε, τόσο μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση θα αποκτήσετε.

Η μελέτη μπορεί να σας οδηγήσει μόνο μέχρι τώρα. Υπάρχουν ορισμένες έννοιες και μέθοδοι στις οποίες μόνο οι διαγωνισμοί μπορούν να σας εκθέσουν. Εξάλλου, το χρηματικό έπαθλο που επισυνάπτεται δεν βλάπτει.

Γίνετε καλύτερος επιστήμονας δεδομένων με το Kaggle

Δεν υπάρχει τίποτα σαν μια πλατφόρμα κοινότητας που θα σας βοηθήσει να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας, ειδικά σε έναν τομέα τόσο τεράστιο όσο η επιστήμη των δεδομένων. Η ενεργός συμμετοχή σε κοινότητες όπως το Kaggle όχι μόνο βελτιώνει τις γνώσεις και την τεχνογνωσία σας, αλλά μπορεί επίσης να σας εκθέσει σε πολλές ευκαιρίες, συμπεριλαμβανομένων θέσεων εργασίας και πρακτικής άσκησης.