Ben je geïnteresseerd in datawetenschap? Leer in deze beginnershandleiding hoe u aan de slag kunt met Kaggle, 's werelds grootste datawetenschapscommunity.
Ondanks de recente toename in populariteit, is big data nog steeds relatief onzeker in vergelijking met andere gevestigde technologiegebieden. Als gevolg hiervan vinden de meeste beginners het oefenen en bestuderen van theorieën en concepten moeilijk vanwege een gebrek aan gegevens en middelen. Door Kaggle voor datawetenschap te gebruiken, kunt u dit probleem echter met weinig tot geen stress oplossen.
Dus, wat is Kaggle en hoe kun je een professionele ontwikkelaar worden op dit platform? Hier krijg je een overzicht van deze uitstekende tool voor datawetenschap en begrijp je waarom veel professionals er uren aan besteden. Blijf lezen om meer te ontdekken.
Wat is Kaggle?
Kaggle is een online community voor liefhebbers van datawetenschap en machine learning (ML). Het is een top leermiddel voor beginners en professionals, met realistische oefenproblemen om je data science-vaardigheden aan te scherpen.
Het is eigendom van Google en is momenteel de grootste ter wereld gecrowdsourced webplatform voor datawetenschappers en ML-beoefenaars. Kaggle geeft u dus toegang tot verschillende professionals in uw vakgebied waarmee u kunt brainstormen, concurreren en echte problemen kunt oplossen.
Waarom Kaggle gebruiken voor datawetenschap?
Met de opkomst van big data zijn er unieke manieren om gegevens te verzamelen naast Kaggle, en deze methoden nemen dagelijks met grote sprongen toe. Er zijn ook verschillende platforms voor het leren en bestuderen van code. Dus waarom zou je van Kaggle je favoriete leerplatform maken?
In deze sectie zullen we de diepgaande voordelen van Kaggle zien en waarom het zo populair is bij datawetenschappers over de hele wereld.
1. Beschikbaarheid van datasets
De datasets van Kaggle zijn de meest gebruikte functie, aangezien het verkrijgen van realtime gegevens een groot probleem is voor de meeste datawetenschappers. Stel je voor dat je je tijd en geld besteedt aan het leren van theorieën en niet kunt oefenen terwijl je leert.
Kaggle lost dit frustrerende probleem op door meer dan 50.000 datasets te bieden die u kunt gebruiken bij het trainen van modellen. Ongeacht het veld waaraan u wilt werken of het probleem dat u wilt oplossen, er is een dataset voor u op Kaggle.
Natuurlijk kan het werken aan "hetere" datasets voordeliger zijn voor een beginner. Hoewel u uw kennis op elk probleem kunt toepassen, is het gemakkelijker om hulp te krijgen bij meer algemene datasets. Merk ook op dat deze datasets verschillende bestandsindelingen hebben, waaronder CSV, JSON, SQLite en nog veel meer.
2. Talloze codevoorbeelden
Net als andere ontwikkelaarsplatforms biedt Kaggle een groot aantal codefragmenten en voorbeelden voor leerdoeleinden. Het bestuderen van code van experts is een geweldige manier om te groeien als ontwikkelaar, en ja, datawetenschappers moeten af en toe code schrijven.
Net als datasets kunnen beginners beter met Python werken voor voldoende beschikbaarheid van codevoorbeelden de meest populaire programmeertaal voor datawetenschap. Maar voor de meer gevorderde leerlingen heeft Kaggle codefragmenten in R, Julia en SQLite.
Wat nog belangrijker is, Kaggle presenteert deze codefragmenten in een aanpasbare Jupyter Notebook-indeling, zodat u bestanden kunt bewerken en de gewenste wijzigingen in uw notebook kunt aanbrengen.
3. Gerichte Data Science-cursussen
Hoewel datawetenschap eenvoudiger is dan de meeste mensen zich realiseren, zijn er ongetwijfeld enkele complexe theorieën op dit gebied. Maar voor een beter begrip zijn er tal van Kaggle-cursussen over data science-concepten, met de nadruk op hun praktische toepassingen.
Gelukkig zijn deze cursussen gratis en worden ze geleverd met erkende certificeringen. Bovendien, als je liever de overvolle cursussen van een maand die beschikbaar zijn op e-learningplatforms wilt vermijden, verken dan deze kortere, meer directe opties.
4. Gemeenschap
In de technische ruimte zijn communities essentieel voor groei en zichtbaarheid. Kaggle is je one-stop online community als datawetenschapper, omdat het je de mogelijkheid geeft om van anderen te leren, te netwerken en je werk te tonen. U kunt vragen stellen, contact maken met collega's en voortbouwen op uw bestaande kennis via uw community.
Door uw werk onder de aandacht te brengen, kunt u ook een opmerkelijke aanwezigheid opbouwen als expert in uw vakgebied, wat cruciaal is voor het zoeken naar een baan.
5. Concurrentie en motivatie
Competities stellen je in staat om uit de eerste hand te zien hoe je presteert ten opzichte van anderen en hoeveel ervaring je hebt opgedaan. En hoe meer tests u met succes doorstaat, hoe meer vertrouwen u krijgt in uw data science-reis.
Op Kaggle zijn er verschillende data science-wedstrijden om je kennis te testen met collega's en je cv een boost te geven. Sterker nog, veel van deze tests hebben geldprijzen, waardoor ze des te aantrekkelijker worden.
Kaggle-prijzen
Nu, op de meest prangende vraag: "Hoeveel kost Kaggle?" Verrassend genoeg is dit data science-pareltje helemaal gratis! U kunt een scala aan datasets krijgen, meedoen aan wedstrijden, codevoorbeelden bestuderen en uw werk gratis weergeven. U kunt zich aanmelden bij Kaggle. com en maak een account aan om aan de slag te gaan.
Wat kun je doen met Kaggle als Data Scientist?
Als datawetenschapper bestaat je werk uit het zoeken en analyseren van gegevens. Kaggle presenteert u kwaliteitsgegevens voor het trainen van AI-modellen en stelt u in staat uw gegevensbevindingen voor openbaar gebruik te publiceren.
Bovendien kun je samenwerken met collega-data-engineers om wereldproblemen op te lossen, je cv op te bouwen en goedbetaalde banen te krijgen door constant gemeenschapsopbouw te doen.
Kaggle gebruiken voor datawetenschap
Na aanmelding, wat nu? Er zijn bepaalde stappen die u moet nemen om het meeste uit Kaggle te halen en uw carrière tijdens het leren te bevorderen.
Net als elk ander leer- en communityplatform kan Kaggle u helpen de top van uw spel te bereiken, maar alleen als u weet hoe u de voordelen ervan kunt maximaliseren. Hier is een stapsgewijze handleiding voor u.
1. Krijg fundamentele kennis
Kaggle gebruiken zonder basiskennis van datawetenschap staat gelijk aan het afleggen van geavanceerde examens zonder je basislessen te doorlopen. Ja, iedereen kan Kaggle gebruiken, beginner of niet, maar je moet de essentiële datawetenschapsconcepten onder de knie hebben om verwarring te voorkomen.
Je moet weten hoe u uw data science-carrière start en volg een aantal diepgaande cursussen voordat je op Kaggle stapt. Zorg er ook voor dat u de basisprogrammering van Python, statistieken en het gebruik van bibliotheken begrijpt.
2. Doorloop de datasets
Wanneer je met succes beginnerskennis hebt opgedaan, kun je nu op jacht gaan naar gegevens om je te helpen oefenen. Dit is waar de datasets van Kaggle nuttig voor u worden.
Verken de beschikbare datasets, beginnend met eenvoudige verzamelingen voordat je afstudeert tot meer complexe. Hoewel de datasets van Kaggle standaard zijn, wilt u misschien toch controles uitvoeren om te controleren of de gegevens aan uw specificaties voldoen.
3. Vergelijk de EDA-codefragmenten met uw werk
Zoals eerder benadrukt, is het bestuderen van voorbeeldcodes een onfeilbare manier om je vaardigheden te verbeteren. Klik op het tabblad Notebooks van uw geselecteerde dataset voor codefragmenten om te bestuderen en te vergelijken met uw originele werk.
Richt u bovendien op codevoorbeelden met de meeste activiteit of van erkende bijdragers voor uw verkennende gegevensanalyse. Dit betekent niet dat andere codevoorbeelden automatisch slecht zijn, maar de kans is groot dat hoe hoger de activiteit, hoe nauwkeuriger deze is.
4. Bekijk de Data Science-notebooks
Door uw werk te corrigeren met codefragmenten, zullen uw vaardigheden ongetwijfeld met de tijd verbeteren, wat betekent dat u nu kunt doorgaan naar meer geavanceerde uitdagingen. Bestudeer notitieboekjes die specifieke problemen oplossen zorgvuldig en probeer ze na te bootsen.
Merk op dat het begrijpen van de methodologie en het concept voordeliger voor u zal zijn dan alleen het kopiëren van code. Hoewel dit je zichtbaarheid kan vergroten, word je er uiteindelijk geen betere datawetenschapper van.
5. Doe mee aan wedstrijden om je vaardigheden aan te scherpen
Nadat je alle bovenstaande stappen hebt doorlopen, zou je klaar moeten zijn om aan de major deel te nemen Kaggle-wedstrijden. Concurreren kan in eerste instantie angstaanjagend lijken, vooral als je voor het eerst meedoet, maar hoe vaker je meedoet, hoe zelfverzekerder je wordt.
Studeren kan je maar tot nu toe brengen; er zijn bepaalde concepten en methoden waaraan alleen wedstrijden u kunnen blootstellen. Trouwens, de bijgevoegde geldprijs doet geen pijn.
Word een betere datawetenschapper met Kaggle
Er gaat niets boven een communityplatform om u te helpen uw vaardigheden te verbeteren, vooral op een gebied dat zo groot is als datawetenschap. Actieve betrokkenheid bij gemeenschappen zoals Kaggle verbetert niet alleen uw kennis en expertise, maar kan u ook blootstellen aan tal van kansen, waaronder banen en stages.
