Sei interessato alla scienza dei dati? Scopri come iniziare con Kaggle, la più grande comunità di data science al mondo, in questa guida per principianti.
Nonostante il recente aumento di popolarità, i big data sono ancora relativamente incerti rispetto ad altri settori tecnologici consolidati. Di conseguenza, la maggior parte dei principianti trova difficile praticare e studiare teorie e concetti a causa della mancanza di dati e risorse. Tuttavia, utilizzando Kaggle per la scienza dei dati, puoi superare questo problema con poco o nessun stress.
Quindi, cos'è Kaggle e come puoi diventare uno sviluppatore professionista su questa piattaforma? Qui avrai una panoramica di questo straordinario strumento di data science e capirai perché molti professionisti ci dedicano ore. Continua a leggere per scoprire di più.
Cos'è Kaggle?
Kaggle è una community online per gli appassionati di data science e machine learning (ML). È uno strumento di apprendimento eccezionale per principianti e professionisti, con problemi pratici realistici per affinare le tue abilità di scienza dei dati.
Di proprietà di Google, è attualmente il più grande del mondo crowdsourcing piattaforma web per data scientist e professionisti del machine learning. Pertanto, Kaggle ti dà accesso a diversi professionisti nel tuo campo con cui puoi fare brainstorming, competere e risolvere problemi della vita reale.
Perché utilizzare Kaggle per la scienza dei dati?
Con l'ascesa dei big data, ci sono modi unici per reperire i dati oltre a Kaggle, e questi metodi aumentano ogni giorno a passi da gigante. Esistono anche varie piattaforme per l'apprendimento e lo studio del codice. Quindi, perché dovresti rendere Kaggle la tua piattaforma di apprendimento preferita?
In questa sezione, vedremo i vantaggi approfonditi di Kaggle e ciò che lo rende estremamente popolare tra i data scientist di tutto il mondo.
1. Disponibilità di set di dati
I set di dati di Kaggle sono la sua caratteristica più utilizzata, poiché l'approvvigionamento di dati in tempo reale è un problema significativo per la maggior parte dei data scientist. Immagina di spendere tempo e denaro per imparare teorie e non essere in grado di esercitarti mentre impari.
Kaggle risolve questo problema frustrante fornendo oltre 50.000 set di dati che puoi utilizzare durante l'addestramento dei modelli. Indipendentemente dal campo su cui vuoi lavorare o dal problema che vuoi risolvere, c'è un set di dati per te su Kaggle.
Ovviamente, lavorare su set di dati "più caldi" può essere più vantaggioso per un principiante. Sebbene tu possa applicare le tue conoscenze a qualsiasi problema, è più facile ottenere aiuto con set di dati più comuni. Inoltre, tieni presente che questi set di dati sono disponibili in vari formati di file, inclusi CSV, JSON, SQLite e molti altri.
2. Innumerevoli esempi di codice
Simile ad altre piattaforme per sviluppatori, Kaggle offre un vasto numero di frammenti di codice ed esempi a scopo di apprendimento. Studiare il codice da esperti è un modo straordinario per crescere come sviluppatore e sì, i data scientist devono scrivere codice di tanto in tanto.
Come i set di dati, i principianti stanno meglio lavorando con Python per la sufficiente disponibilità di esempi di codice, così com'è il linguaggio di programmazione più popolare per la scienza dei dati. Tuttavia, per gli studenti più avanzati, Kaggle ha frammenti di codice in R, Julia e SQLite.
Ancora più importante, Kaggle presenta questi frammenti di codice in un formato Jupyter Notebook personalizzabile, consentendoti di modificare i file e apportare le modifiche desiderate al tuo notebook.
3. Corsi di scienza dei dati mirati
Sebbene la scienza dei dati sia più semplice di quanto la maggior parte delle persone creda, ci sono alcune teorie indubbiamente complesse in questo campo. Ma, per una migliore comprensione, ce ne sono numerosi Corsi Kaggle sui concetti di scienza dei dati, con particolare attenzione alle loro applicazioni pratiche.
Per fortuna, questi corsi sono gratuiti e sono completi di certificazioni riconosciute. Inoltre, se preferisci evitare i numerosi corsi di un mese disponibili sulle piattaforme di e-learning, esplora queste opzioni più brevi e dirette.
4. Comunità
Nello spazio tecnologico, le comunità sono essenziali per la crescita e la visibilità. Kaggle è la tua comunità online unica come data scientist, in quanto ti offre l'opportunità di imparare dagli altri, fare rete e mostrare il tuo lavoro. Puoi porre domande, entrare in contatto con colleghi e sviluppare le tue conoscenze esistenti attraverso la tua community.
Mettere in mostra il tuo lavoro ti aiuta anche a costruire una presenza notevole come esperto nel tuo campo, che è fondamentale per la ricerca di lavoro.
5. Competizione e motivazione
Le competizioni ti consentono di vedere in prima persona come ti comporti contro gli altri e quanta esperienza hai accumulato. Inoltre, più test superi con successo, più diventi sicuro nel tuo percorso di data science.
Su Kaggle, ci sono diverse competizioni di data science per mettere alla prova le tue conoscenze contro colleghi e migliorare il tuo curriculum. Ancora meglio, molti di questi test hanno premi in denaro, il che li rende ancora più allettanti.
Prezzi Kaggle
Ora, alla domanda più urgente, "Quanto costa Kaggle?" Sorprendentemente, questo gioiello della scienza dei dati è assolutamente gratuito! Puoi ottenere una serie di set di dati, partecipare a concorsi, studiare campioni di codice e mostrare il tuo lavoro a costo zero. Puoi iscriverti a Kaggle.com e crea un account per iniziare.
Cosa puoi fare con Kaggle come Data Scientist?
In qualità di data scientist, il tuo lavoro prevede l'approvvigionamento e l'analisi dei dati. Kaggle ti offre dati di qualità per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale e ti consente di pubblicare i risultati dei tuoi dati per uso pubblico.
Inoltre, puoi lavorare con altri ingegneri di dati per risolvere i problemi del mondo, costruire il tuo curriculum e ottenere lavori ben pagati attraverso la costante costruzione della comunità.
Come utilizzare Kaggle per la scienza dei dati
Dopo la registrazione, cosa succederà? Ci sono alcuni passaggi che dovresti compiere per ottenere il massimo da Kaggle e promuovere la tua carriera mentre impari.
Come qualsiasi altra piattaforma di apprendimento e comunità, Kaggle può aiutarti a raggiungere il massimo, ma solo se sai come massimizzarne i vantaggi. Ecco una guida passo passo per te.
1. Ottieni la conoscenza fondamentale
Usare Kaggle senza una conoscenza di base della scienza dei dati equivale a sostenere esami avanzati senza seguire le lezioni fondamentali. Sì, chiunque può usare Kaggle, principiante o meno, ma devi essere radicato nei concetti essenziali della scienza dei dati per evitare confusione.
Devi sapere come iniziare la tua carriera nella scienza dei dati e seguire alcuni corsi approfonditi prima di salire su Kaggle. Inoltre, assicurati di comprendere la programmazione di base di Python, le statistiche e come utilizzare le librerie.
2. Passa attraverso i set di dati
Quando hai acquisito con successo le conoscenze per principianti, ora puoi lanciare la tua caccia ai dati per aiutarti a esercitarti. È qui che i set di dati di Kaggle ti diventano utili.
Esplora i set di dati disponibili, partendo da raccolte semplici prima di passare a raccolte più complesse. Sebbene i set di dati di Kaggle siano standard, potresti comunque voler eseguire dei controlli per assicurarti che i dati soddisfino le tue specifiche.
3. Confronta i frammenti di codice EDA con il tuo lavoro
Come sottolineato in precedenza, lo studio dei codici di esempio è un modo infallibile per migliorare le proprie capacità. Fai clic sulla scheda Notebook del set di dati selezionato per i frammenti di codice da studiare e confrontare con il tuo lavoro originale.
Inoltre, concentrati sugli esempi di codice con la maggior attività o da contributori riconosciuti per l'analisi esplorativa dei dati. Ciò non implica che altri esempi di codice siano automaticamente errati, ma è probabile che maggiore sia l'attività, più accurata sia.
4. Esamina i quaderni di Data Science
Correggere il tuo lavoro con frammenti di codice migliorerà senza dubbio le tue capacità con il tempo, il che significa che ora puoi avanzare a sfide più sofisticate. Studia attentamente quaderni che risolvono problemi specifici e prova a replicarli.
Tieni presente che comprendere la metodologia e il concetto ti sarà più vantaggioso rispetto alla semplice copia del codice. Sebbene ciò possa aumentare la tua visibilità, alla fine non ti renderà un data scientist migliore.
5. Partecipa a concorsi per affinare le tue abilità
Dopo aver eseguito tutti i passaggi precedenti, dovresti essere pronto per impegnarti nel maggiore Concorsi Kaggle. La competizione può inizialmente sembrare terrificante, specialmente quando entri per la prima volta, ma più partecipi, più diventerai sicuro di te.
Lo studio può solo portarti così lontano; ci sono alcuni concetti e metodi a cui le competizioni da sole possono esporti. Inoltre, il premio in denaro allegato non guasta.
Diventa un data scientist migliore con Kaggle
Non c'è niente come una piattaforma comunitaria per aiutarti a migliorare le tue capacità, specialmente in un campo vasto come la scienza dei dati. Il coinvolgimento attivo in comunità come Kaggle non solo migliora le tue conoscenze e competenze, ma può anche esporti a numerose opportunità, inclusi lavori e stage.
