Malgré sa récente augmentation de popularité, le big data est encore relativement incertain par rapport à d'autres domaines technologiques bien établis. En conséquence, la plupart des débutants ont du mal à pratiquer et à étudier les théories et les concepts en raison du manque de données et de ressources. Cependant, avec Kaggle for Data Science, vous pouvez surmonter ce problème avec peu ou pas de stress.
Alors, qu'est-ce que Kaggle et comment devenir développeur professionnel sur cette plateforme ? Ici, vous aurez un aperçu de cet outil de science des données exceptionnel et comprendrez pourquoi tant de professionnels passent des heures à l'utiliser. Continuez à lire pour en savoir plus. Vérifier Les meilleurs moyens simples d'acquérir une expérience SQL avant votre premier emploi.
Qu'est-ce que Kaggle ?
Kaggle Il s'agit d'une plate-forme qui fournit une communauté en ligne pour les passionnés de science des données et d'apprentissage automatique (ML). C'est le meilleur outil d'apprentissage pour les débutants et les professionnels, avec des problèmes pratiques réalistes pour affiner vos compétences en science des données. Kaggle permet aux utilisateurs de trouver et de publier des ensembles de données, d'explorer et de créer des modèles dans un environnement de science des données basé sur le Web, de travailler avec d'autres scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique et de participer à des concours pour résoudre les défis de la science des données.
Propriété de Google, il s'agit actuellement de la plus grande plate-forme Web collective au monde pour les scientifiques des données et les praticiens de l'apprentissage automatique. Ainsi, Kaggle vous donne accès à de nombreux professionnels dans votre domaine avec lesquels vous pouvez échanger des idées, rivaliser et résoudre des problèmes réels.
Pourquoi utilisons-nous Kaggle pour la science des données ?
Les experts définissent les mégadonnées comme tout ensemble de données qui dépasse la capacité de les traiter à l'aide d'outils de base de données traditionnels en termes de capture, de partage, de transfert, de stockage, de gestion et d'analyse dans un délai acceptable pour ces données, et à partir du point du point de vue des prestataires de services, ce sont les outils et les processus dont vous avez besoin Les entreprises doivent traiter une grande quantité de données à des fins d'analyse.
Avec l'essor du concept de Big Data, il existe des moyens uniques d'apprendre les sources de données en plus de Kaggle, et ces méthodes se développent à pas de géant chaque jour. Il existe également de nombreuses plateformes pour apprendre et étudier le code. Alors, pourquoi devriez-vous faire de Kaggle votre plateforme d'apprentissage ?
Dans cette section, nous verrons les avantages approfondis de Kaggle et ce qui le rend si populaire auprès des data scientists du monde entier.
1. Disponibilité des ensembles de données
Les ensembles de données Kaggle sont sa fonctionnalité la plus utilisée, l'acquisition de données en temps réel est un gros problème pour la plupart des data scientists. Imaginez passer votre temps et votre argent à apprendre les théories et ne pas pouvoir pratiquer pendant que vous apprenez.
Kaggle résout ce problème frustrant en fournissant plus de 50.000 XNUMX ensembles de données que vous pouvez utiliser lors de la formation de vos modèles. Quel que soit le domaine dans lequel vous souhaitez travailler ou le problème que vous souhaitez résoudre, il existe un ensemble de données pour vous sur Kaggle.
Bien sûr, travailler sur des ensembles de données plus "populaires" peut être plus bénéfique pour les débutants. Bien que vous puissiez appliquer vos connaissances à n'importe quel problème, il est plus facile d'obtenir de l'aide avec les ensembles de données les plus courants. Notez également que ces ensembles de données sont disponibles dans différents formats de fichiers, notamment CSV, JSON, SQLite et bien d'autres.
2. D'innombrables exemples de code
Semblable à d'autres plates-formes de développement, Kaggle propose un grand nombre d'extraits de code et d'exemples à des fins d'apprentissage. Étudier le code d'experts est un excellent moyen de grandir en tant que développeur, et oui, les data scientists ont besoin d'écrire du code de temps en temps.
Comme pour les ensembles de données, il est préférable que les débutants travaillent avec Python pour une disponibilité suffisante d'exemples de code, car il s'agit du langage de programmation le plus populaire pour la science des données. Cependant, pour les apprenants plus avancés, Kaggle propose des extraits de code pour R, Julia et SQLite.
Plus important encore, Kaggle propose ces extraits de code dans un format de bloc-notes Jupyter personnalisable, vous permettant de modifier les fichiers et d'apporter les modifications souhaitées à votre bloc-notes.
3. Cours ciblés de science des données
Bien que la science des données soit plus simple que la plupart des gens ne le pensent, il existe sans aucun doute quelques théories complexes dans ce domaine. Mais, pour une meilleure compréhension, il y en a beaucoup plus Cours de Kaggle À propos des concepts de la science des données, en mettant l'accent sur leurs applications pratiques.
Heureusement, ces cours sont gratuits et accompagnés de certificats reconnus. De plus, si vous préférez éviter les cours encombrés d'un mois disponibles sur les plateformes d'apprentissage en ligne, explorez ces options plus courtes et plus simples. Vérifier Comment devenir un spécialiste de la saisie de données.
4. Société
En technologie, les communautés sont essentielles à la croissance et à la vision. Kaggle est votre communauté en ligne et votre soutien en tant que data scientist, car il vous donne l'opportunité d'apprendre des autres, de réseauter et de présenter votre travail. Vous pouvez poser des questions, vous connecter avec vos pairs et tirer parti de vos connaissances existantes via votre communauté.
La présentation de votre travail vous aide également à établir une présence de premier plan en tant qu'expert dans votre domaine, ce qui est crucial pour votre recherche d'emploi.
5. Compétition et motivation
Les compétitions vous permettent de voir par vous-même comment vous vous comportez par rapport aux autres et combien d'expérience vous avez acquise. De plus, plus vous réussirez d'examens, plus vous serez confiant dans votre parcours en science des données.
Chez Kaggle, il existe de nombreux concours de science des données pour tester vos connaissances par rapport à vos pairs et booster votre CV. Mieux encore, beaucoup de ces quiz ont des prix en espèces, ce qui les rend encore plus attrayants.
Tarification Kaggle
Passons maintenant à la question la plus urgente : "Combien coûte Kaggle ?" Étonnamment, ce joyau de la science des données est entièrement gratuit ! Vous pouvez obtenir une collection d'ensembles de données, participer à des concours, étudier des exemples de code et présenter votre travail sans frais. Vous pouvez vous inscrire en Kaggle.com Créez un compte pour commencer.
Que pouvez-vous faire avec Kaggle en tant que data scientist ?
En tant que data scientist, votre travail consiste à rechercher et à analyser des données. Kaggle vous fournit des données de haute qualité pour la formation de modèles d'IA et vous permet de publier les résultats de vos données pour un usage public.
De plus, vous pouvez travailler avec d'autres ingénieurs de données pour résoudre des problèmes mondiaux, créer votre CV et décrocher des emplois bien rémunérés grâce à la création continue d'une communauté.
Comment utiliser Kaggle pour la science des données
Après l'inscription, et ensuite ? Vous devez suivre quelques étapes pour tirer le meilleur parti de Kaggle et faire progresser votre carrière tout en apprenant.
Comme toute autre plateforme éducative et communautaire, Kaggle peut vous aider à atteindre le sommet de votre jeu, mais seulement si vous savez comment maximiser ses avantages. Voici un guide étape par étape.
1. Obtenez des connaissances de base
Utiliser Kaggle sans connaissances de base en science des données équivaut à passer des examens avancés sans passer par vos cours de base. Oui, tout le monde peut utiliser Kaggle, débutant ou non, mais vous devez être familiarisé avec les concepts de base de la science des données pour éviter toute confusion.
Vous devez savoir comment démarrer votre carrière en science des données et suivre des cours approfondis avant d'entrer dans Kaggle. Assurez-vous également de comprendre la programmation Python de base, les statistiques et l'utilisation des bibliothèques. Vérifier Meilleures applications et outils d'analyse de données que vous pouvez apprendre à utiliser rapidement.
2. Parcourez les ensembles de données
Lorsque vous avez acquis avec succès les connaissances du débutant, vous pouvez maintenant commencer à rechercher des données pour vous aider à vous entraîner. C'est là que les ensembles de données Kaggle sont utiles.
Explorez les ensembles de données disponibles, en commençant par les plus simples avant de passer aux plus complexes. Bien que les ensembles de données Kaggle soient standard, vous pouvez toujours effectuer des vérifications pour vous assurer que les données répondent à vos spécifications.
3. Comparez les extraits de code EDA avec votre travail
Comme souligné précédemment, l'étude d'échantillons de code est un moyen infaillible d'améliorer vos capacités. Cliquez sur l'onglet Notebooks dans l'ensemble de données sélectionné pour les extraits de code à étudier et à comparer à votre travail original.
En outre, concentrez-vous sur les échantillons de code les plus actifs ou sur des contributeurs reconnus pour une analyse exploratoire des données. Cela ne signifie pas que les autres exemples de code sont automatiquement mauvais, mais il y a de fortes chances que plus il y a d'activité, plus il est précis.
4. Examen des cahiers de science des données
Le débogage de votre travail avec des extraits de code améliorera vos capacités au fil du temps, ce qui signifie que vous pouvez désormais passer à des défis plus complexes. Étudiez attentivement les cahiers qui résolvent des problèmes spécifiques et essayez de les répéter.
Notez que comprendre la méthodologie et le concept vous sera plus bénéfique que de simplement copier le code. Bien que cela puisse augmenter votre visibilité, cela ne fera finalement pas de vous un meilleur data scientist.
5. Participez à des compétitions pour perfectionner vos compétences
Après avoir suivi toutes les étapes ci-dessus, vous devriez être prêt à participer Compétitions Kaggle Principal. La rivalité peut sembler intimidante au début, surtout au début, mais plus vous participez, plus vous gagnerez en confiance.
Étudier ne peut vous emmener que jusqu'à présent; Il existe certains concepts et méthodes auxquels seuls les concours peuvent vous exposer. De plus, le prix en argent attaché ne fait pas de mal. Vérifier Que sont les centres de données et pourquoi sont-ils importants ?
Devenez un meilleur data scientist avec Kaggle
Rien de tel qu'une plate-forme communautaire pour vous aider à améliorer vos compétences, en particulier dans un domaine aussi vaste que la science des données. Non seulement la participation active à des communautés comme Kaggle améliore vos connaissances et votre expérience, mais elle peut également vous exposer à de nombreuses opportunités, notamment des emplois et des stages. Vous pouvez voir maintenant Qu'est-ce que la manipulation de données et comment pouvez-vous l'éviter ?
