Kaggle大数据竞赛平台-新东方前途出国

Kaggle大数据竞赛平台

竞赛简介 

Kaggle创立于2010年，是全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台，2017年被Google收购。Kaggle以数据挖掘起家，为了快速高效的解决最棘手的问题，该平台发布了众多数据科学、机器学习相关的竞赛。Kaggle的多数竞赛由企业或者研究机构发布，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案，通过众包的方式解决建模问题，诸如Google、Facebook、Microsoft等知名科技公司均在Kaggle上举办过数据挖掘比赛。对参赛者来说，他们不仅有机会接触丰富的真实数据，解决实际问题，角逐名次，赢取奖金。每年，Kaggle官方还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万。Kaggle一直致力于解决业界难题，不以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为优秀人才和公司之间搭建了一座桥梁。Kaggle竞赛平台：只要你有才，只要你能解决问题，全球优秀高校offer和优秀互联网公司入职加薪均有可能。 

Kaggle竞赛平台类似于一对多的项目众包平台，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。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：Kaggle著名的比赛类型，适合数据科学高手参与。题目都是全面的机器学习问题，难度较高，通常是商业或科研难题，奖金池最大； 

示例题目： 

Allstate索赔预测挑战--使用客户的购物历史记录来预测他们购买的保险单 

有害评论分类挑战--预测维基百科上有害评论的存在和类型 

· Research：科研和学术性较强的比赛，同样适合数据科学高手参与，以实验研究为主要方向的竞赛，一般需要较强的领域和专业知识，奖金相比Featured较少； 

示例题目： 

谷歌地标检索挑战--如果有图像，您能在数据集中找到所有相同的地标吗？ 

右鲸识别--识别航空照片中濒临灭绝的露脊鲸 

· 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； 

示例题目： 

数字预测：从灾难中进行机器学习，预测泰坦尼克号的生存几率 

房价预测：回归方法 

· 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，比赛的奖励为面试机会； 

示例题目： 

商店销售预测 

新用户预定预测 

· Playground：提供一些公开的数据集用于尝试模型和算法； 

示例题目： 

猫与狗：创建一种算法去区分猫与狗 

纽约出租车行程持续时间：通过数据改善乘车时间预测 

· Masters：大师级别的比赛，难度高，项目也最少。 

· Annual：有两种类型的年度比赛：March Machine Learning Competition，自2014年以来，该比赛每年都在美国大学篮球锦标赛期间举行；Santa-themed Optimization Competition，每年在圣诞节前后举行一次。 

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： 

2.探索数据：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。 

3.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 

4.实战：从初级可以逐渐增加难度 

适合人群 

对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣的高中生 

有一定计算机背景的大学生 

竞赛时间 

全年滚动发布，具体可参照官网信息，Active Competitions即为目前可参加的比赛。 

竞赛流程 

1. 注册账号（一人只能有一个账号） 

2. 选择想要参赛的项目 

3. 下载题目的数据（rain数据集，用来优化模型；test数据集，用来测试优化好的模）test的结果就是要提交的结果，提交之后就代表正式参赛，会在网上显示排名（每天可多次提交）。 

4. 直到时间截止，评出最优者 

5. 获奖的队伍必须提交源代码（队伍之间不能私自分享代码或者数据）。 

注：可以以个人或组队的形式参加比赛，在参赛时可以相互分享经验。 

竞赛价值 

对于申请数据科学相关专业的同学来说，大数据的走红使得数据科学的申请竞争愈演愈烈，因此如何提升背景成为大家非常关心的问题。而Kaggle正好给大家提供了一个非常好的平台，在这里人人都有参与项目的机会，无论你的背景是什么，都可以通过选择合适的项目来找到属于自己的位置，利用自己的专业优势，为整个团队作出贡献，丰富简历的同时也能学习干货，为自己以后的学习打好基础。而其在领域内的知名度足以让你在众多申请者中脱颖而出，绝对是申请利器！是绝佳提升申请背景的赛事！ 

观点 

Kaggle提供了一个非常好的学习&竞赛平台，在这里可以接触到真正的业界案例，收获实际的项目经验，在每一个项目中不断挑战自己，甚至在Kaggle榜上占据一席之位。对于初学者，初期的尝试可能会非常吃力，毕竟都是非常前沿的问题，但是如果能坚持完整的把一个项目做下来，编程能力和解决问题的能力都会得到极大的提升。只要参与过Kaggle竞赛的都会拥有自己的Kaggle Profile，里面包括你参与过的所有项目、活跃度、实时排位、历史最 佳排位，这相当于一张实力证书。值得一提的是，虽然是汇集精英的社区，Kaggle的论坛氛围很好，对新人非常友好，大家一定不要错过与业内最优秀的高手互动的机会哦。 

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