Kaggle是一个全球知名的数据科学竞赛在线平台，由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，后由google收购。Kaggle一开始以Data Mining起家，为的是可以快速高效的解决最棘手的问题。大部分的竞赛均由企业或研究者发布，将数据，问题和期望指标同步更新，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案。对问题发布者来说，他可以方便的筛选出最有成效的方案，而对参与者来说，不仅是考验自己能力，更是一场实战经验。
Kaggle竞赛平台类似于一对多的项目众包平台，直接的在公司和人才供需之间搭建了一座桥梁，避免了传统入职测试中的以学历何工作经历做初步筛选的弊端。也就是说，只要你有才，只要你能解决问题，奖章奖金甚至入职加薪均有可能。并且，个人的Kaggle Profile会显示所有参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等，基本就等同于一张实力证书。如果你的未来是Data Science的方向，想要提升自己实力背景的话，以Kaggle在领域内的知名度，是你绝对不能错过机会。
Kaggle竞赛分类
乍看，Kaggle的平台门槛高，毕竟竞赛项目均以实际问题为基础，各公司的难题不在少数，但其实，Kaggle对初学者也极其友好，其项目难度从初学到高阶以及实际求职均有涉及，其中，最常见的竞赛筛选大致分成以下几个类别：
· Featured：适合数据科学高手参与，通常是由公司，组织或政府等赞助的，奖金池最大
· Research：同样适合数据科学高手参与，以研究为主要方向的竞赛，奖金相比Featured较少
· Recruitment：适合想要去发布公司求职的人，以各大公司需要招募相关职业为主
· Getting Started：适合基础入门选手，与Featured竞赛结构类似，但并没有奖金，以初学者项目学习积攒经验为主
· Masters：大师级别比赛的，难度最高，项目也最少
Kaggle入门
虽然Kaggle平台从初学到大师级的竞赛都非常丰富，但也不是毫无门槛的。
1. 编程语言：最基础的入门学者也得先学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手，推荐使用Python，因为Python作为一种强大的胶水语言，可以迅速入门。推荐下列课程：
索数据：光有编程语言是不够的，还需要学习如何探索性分析你手上的数据，这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议，你要学会取舍和迅速获取最有用的信息。
模型训练：熟悉使用机器学习库，培养良好的习惯，为之后的工作做铺垫
实战：从初级可以逐渐增加难度
项目时间
全年，视想要参与的项目决定
申请要求
1. 至少学会一门编程语言
2. 在网上注册账户参赛
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