Ein Leitfaden für Anfänger zu Kaggle für Data Science

Trotz seiner jüngsten Popularität ist Big Data im Vergleich zu anderen etablierten Technologiefeldern immer noch relativ unsicher. Infolgedessen finden die meisten Anfänger das Üben und Studieren von Theorien und Konzepten aufgrund eines Mangels an Daten und Ressourcen schwierig. Durch die Verwendung von Kaggle für Data Science können Sie dieses Problem jedoch mit wenig bis gar keinem Stress überwinden.

Also, was ist Kaggle und wie kann man auf dieser Plattform ein professioneller Entwickler werden? Hier erhalten Sie einen Überblick über dieses hervorragende Data-Science-Tool und verstehen, warum viele Fachleute Stunden damit verbringen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Was ist Kaggle?

Kaggle ist eine Online-Community für Begeisterte von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen (ML). Es ist ein erstklassiges Lerntool für Anfänger und Profis mit realistischen Übungsaufgaben, um Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern.

Es gehört Google und ist derzeit das größte der Welt Crowdsourcing Webplattform für Data Scientists und ML-Praktiker. Kaggle bietet Ihnen also Zugang zu mehreren Fachleuten in Ihrem Bereich, mit denen Sie Brainstorming durchführen, an Wettkämpfen teilnehmen und reale Probleme lösen können.

Warum Kaggle für Data Science verwenden?

Mit dem Aufkommen von Big Data gibt es sie Einzigartige Möglichkeiten, Daten zu beschaffen neben Kaggle, und diese Methoden nehmen täglich sprunghaft zu. Es gibt auch verschiedene Plattformen zum Lernen und Studieren von Code. Warum also sollten Sie Kaggle zu Ihrer bevorzugten Lernplattform machen?

In diesem Abschnitt sehen wir die umfassenden Vorteile von Kaggle und was es bei Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt so beliebt macht.

1. Verfügbarkeit von Datensätzen

Die Datensätze von Kaggle sind die am häufigsten verwendete Funktion, da die Beschaffung von Echtzeitdaten für die meisten Datenwissenschaftler ein erhebliches Problem darstellt. Stellen Sie sich vor, Sie verbringen Ihre Zeit und Ihr Geld damit, Theorien zu lernen und nicht in der Lage zu sein, während des Lernens zu üben.

Kaggle löst dieses frustrierende Problem, indem es über 50.000 Datensätze bereitstellt, die Sie beim Trainieren von Modellen verwenden können. Unabhängig davon, an welchem ​​Bereich Sie arbeiten oder welches Problem Sie lösen möchten, gibt es auf Kaggle einen Datensatz für Sie.

Natürlich kann die Arbeit an „heißeren“ Datensätzen für einen Anfänger vorteilhafter sein. Obwohl Sie Ihr Wissen auf jedes Problem anwenden können, ist es einfacher, Hilfe bei häufigeren Datensätzen zu erhalten. Beachten Sie auch, dass diese Datensätze in verschiedenen Dateiformaten vorliegen, darunter CSV, JSON, SQLite und viele mehr.

2. Unzählige Codebeispiele

Ähnlich wie andere Entwicklerplattformen bietet Kaggle eine Vielzahl von Codeschnipseln und Beispielen für Lernzwecke. Das Studieren von Code von Experten ist eine erstaunliche Möglichkeit, als Entwickler zu wachsen, und ja, Datenwissenschaftler müssen gelegentlich Code schreiben.

Wie bei Datensätzen arbeiten Anfänger besser mit Python, um eine ausreichende Verfügbarkeit von Codebeispielen zu gewährleisten die beliebteste Programmiersprache für Data Science. Für Fortgeschrittene bietet Kaggle jedoch Codeausschnitte in R, Julia und SQLite.

Noch wichtiger ist, dass Kaggle diese Codeausschnitte in einem anpassbaren Jupyter Notebook-Format präsentiert, sodass Sie Dateien bearbeiten und gewünschte Änderungen an Ihrem Notebook vornehmen können.

3. Gezielte Data Science-Kurse

Obwohl die Datenwissenschaft einfacher ist, als die meisten Menschen glauben, gibt es einige zweifellos komplexe Theorien auf diesem Gebiet. Aber zum besseren Verständnis gibt es zahlreiche Kaggle-Kurse zu datenwissenschaftlichen Konzepten, mit einem Schwerpunkt auf deren praktischer Anwendung.

Zum Glück sind diese Kurse kostenlos und werden mit anerkannten Zertifizierungen geliefert. Wenn Sie die überfüllten einmonatigen Kurse, die auf E-Learning-Plattformen verfügbar sind, lieber vermeiden möchten, erkunden Sie diese kürzeren, direkteren Optionen.

4. Gemeinschaft

Im Technologiebereich sind Gemeinschaften für Wachstum und Sichtbarkeit unerlässlich. Kaggle ist Ihre Online-Community aus einer Hand als Datenwissenschaftler, da Sie die Möglichkeit haben, von anderen zu lernen, sich zu vernetzen und Ihre Arbeit zu präsentieren. Sie können Fragen stellen, sich mit Gleichgesinnten vernetzen und in Ihrer Community auf Ihrem vorhandenen Wissen aufbauen.

Die Präsentation Ihrer Arbeit hilft Ihnen auch dabei, eine bemerkenswerte Präsenz als Experte auf Ihrem Gebiet aufzubauen, was für die Stellensuche von entscheidender Bedeutung ist.

5. Wettbewerb und Motivation

Bei Wettbewerben können Sie aus erster Hand sehen, wie Sie sich im Vergleich zu anderen schlagen und wie viel Erfahrung Sie gesammelt haben. Je mehr Tests Sie erfolgreich bestehen, desto sicherer werden Sie auf Ihrer Data-Science-Reise.

Auf Kaggle gibt es mehrere Data-Science-Wettbewerbe, um Ihr Wissen mit Kollegen zu testen und Ihren Lebenslauf zu verbessern. Noch besser, viele dieser Tests haben Geldpreise, was sie umso attraktiver macht.

Kaggle-Preise

Nun zur dringendsten Frage: "Wie viel kostet Kaggle?" Überraschenderweise ist dieses datenwissenschaftliche Juwel absolut kostenlos! Sie können eine Reihe von Datensätzen erhalten, an Wettbewerben teilnehmen, Codebeispiele studieren und Ihre Arbeit kostenlos präsentieren. Anmelden können Sie sich unter Kaggle.com und erstellen Sie ein Konto, um loszulegen.

Was können Sie als Data Scientist mit Kaggle machen?

Als Data Scientist besteht Ihre Aufgabe darin, Daten zu beschaffen und zu analysieren. Kaggle präsentiert Ihnen Qualitätsdaten zum Trainieren von KI-Modellen und ermöglicht Ihnen, Ihre Datenergebnisse zur öffentlichen Nutzung zu veröffentlichen.

Darüber hinaus können Sie mit anderen Dateningenieuren zusammenarbeiten, um weltweite Probleme zu lösen, Ihren Lebenslauf zu erstellen und durch den ständigen Aufbau von Gemeinschaften hochbezahlte Jobs zu erhalten.

So verwenden Sie Kaggle für Data Science

Was kommt nach der Anmeldung? Es gibt bestimmte Schritte, die Sie unternehmen sollten, um Kaggle optimal zu nutzen und Ihre Karriere beim Lernen voranzutreiben.

Wie jede andere Lern- und Community-Plattform kann Kaggle Ihnen helfen, an die Spitze Ihres Spiels zu kommen, aber nur, wenn Sie wissen, wie Sie seine Vorteile maximieren können. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für Sie.

1. Holen Sie sich grundlegendes Wissen

Die Verwendung von Kaggle ohne datenwissenschaftliche Grundkenntnisse ist gleichbedeutend damit, fortgeschrittene Prüfungen abzulegen, ohne Ihre grundlegenden Kurse zu durchlaufen. Ja, jeder kann Kaggle verwenden, ob Anfänger oder nicht, aber Sie müssen mit den wesentlichen Data Science-Konzepten vertraut sein, um Verwirrung zu vermeiden.

Du musst wissen So starten Sie Ihre Data-Science-Karriere und belegen Sie einige vertiefende Kurse, bevor Sie auf Kaggle einsteigen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die grundlegende Python-Programmierung, Statistiken und die Verwendung von Bibliotheken verstehen.

2. Gehen Sie die Datensätze durch

Wenn Sie sich erfolgreich Anfängerwissen angeeignet haben, können Sie jetzt Ihre Jagd nach Daten starten, die Ihnen beim Üben helfen. Hier werden die Datensätze von Kaggle für Sie hilfreich.

Erkunden Sie die verfügbaren Datensätze, beginnend mit einfachen Sammlungen, bevor Sie zu komplexeren übergehen. Obwohl die Datensätze von Kaggle Standard sind, möchten Sie vielleicht dennoch Überprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Daten Ihren Spezifikationen entsprechen.

3. Vergleichen Sie die EDA-Code-Snippets mit Ihrer Arbeit

Wie bereits betont, ist das Studieren von Beispielcodes eine narrensichere Methode, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Klicken Sie auf die Registerkarte Notebooks Ihres ausgewählten Datensatzes, um Codeausschnitte zu studieren und mit Ihrer ursprünglichen Arbeit zu vergleichen.

Konzentrieren Sie sich für Ihre explorative Datenanalyse außerdem auf Codebeispiele mit der höchsten Aktivität oder von anerkannten Mitwirkenden. Das bedeutet nicht, dass andere Codebeispiele automatisch schlecht sind, aber je höher die Aktivität, desto genauer ist sie wahrscheinlich.

4. Sehen Sie sich die Data Science-Notizbücher an

Das Korrigieren Ihrer Arbeit mit Codeschnipseln wird Ihre Fähigkeiten zweifellos mit der Zeit verbessern, was bedeutet, dass Sie sich jetzt anspruchsvolleren Herausforderungen stellen können. Studieren Sie sorgfältig Notebooks, die bestimmte Probleme lösen, und versuchen Sie, sie zu replizieren.

Beachten Sie, dass es für Sie vorteilhafter ist, die Methodik und das Konzept zu verstehen, als nur Code zu kopieren. Dies kann zwar Ihre Sichtbarkeit verbessern, macht Sie aber letztendlich nicht zu einem besseren Datenwissenschaftler.

5. Nehmen Sie an Wettbewerben teil, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern

Nachdem Sie alle oben genannten Schritte durchlaufen haben, sollten Sie bereit sein, sich mit dem Hauptfach zu beschäftigen Kaggle-Wettbewerbe. Der Wettbewerb mag anfangs beängstigend erscheinen, besonders wenn Sie an Ihrem ersten teilnehmen, aber je mehr Sie teilnehmen, desto selbstbewusster werden Sie.

Das Studium kann dich nur so weit bringen; Es gibt bestimmte Konzepte und Methoden, denen Sie allein durch Wettbewerbe ausgesetzt werden können. Außerdem schadet der damit verbundene Geldpreis nicht.

Werden Sie mit Kaggle ein besserer Data Scientist

Es gibt nichts Besseres als eine Community-Plattform, die Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, insbesondere in einem so umfangreichen Bereich wie der Datenwissenschaft. Die aktive Teilnahme an Communities wie Kaggle verbessert nicht nur Ihr Wissen und Ihre Fachkenntnisse, sondern bietet Ihnen auch zahlreiche Möglichkeiten, darunter Jobs und Praktika.