Полезные приемы и лучшие практики от Kaggle Хабр

12/04/2024

Например, это можно сделать, выбрав для начала относительно несложный конкурс. Kaggle предлагает пользователям собственную онлайн-среду, где можно писать Python/R-скрипты и работать в Jupyter что такое kaggle Notebooks. Работа ведётся в браузере, причём без необходимости устанавливать библиотеки и зависимости. Наработками можно поделиться с сообществом, существует и возможность оценки работ других пользователей. Участники платформы выкладывают самый разнообразный контент — от EDA-задач (Exploratory Data Analysis, он же подробный разбор) с соревнований до простых методов, которые дают возможность оптимизировать собственный код. За годы своего существования проект взрастил большое комьюнити, которое позволяет прокачивать скилы, получать новые знания, решать практические задачи.

Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает

8 марта 2017 года Google объявил о приобретении копманнии [1]. Предвосхищая вопросы — нет, пайплайны и библиотеки автора пока не выложены в свободный доступ. Для обработки текстовых данных используется отдельный модуль, включающий в себя различные методы препроцессинга, токенизации, лемматизирования/стемминга, перевода в частотную таблицу, ну и т.д. Основной набор функций над табличными данными (вещественными и категориальными) включает в себя различное кодирование категорий, проекцию числовых атрибутов на категориальные, а также различные трансформации.

Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?

Зато теперь можно в едином ключе одной строчкой запускать, например, LGB или XGB над одним обработанным набором данных. И есть те, кто пытается совместить jupyter с какой-либо IDE, например pycharm. Как меня этот момент расстраивал в первых соревнованиях, аж руки опускались, вот ты в серебре — и вот ты в … низу лидерборда.

МнениеПропаганда РФ в Африке: что стоит за разрывом дипотношений с Украиной

Это прекрасная возможность перенять знания и опыт у лучших дата-сайентистов. В начале пути лучше работать одному — это поможет внимательнее относиться к ключевым задачам, включая исследовательский анализ, очистку данных, разработку признаков и обучение модели. Хотя вам вряд ли достанется приз, а задачи сильно отличаются от «промышленного» Data Science, соревнования — это отличный инструмент обучения. Многие вообще считают Kaggle лучшим способом изучить науку о данных.

Лучшее место для практики в data science – Kaggle: Что это и зачем он вам.

В чем польза Kaggle

Эти соревнования привлекают на платформу экспертов и профессионалов со всего мира. В результате на каждом соревновании появляется множество высококачественных блокнотов и скриптов, а также огромное количество опенсорсных наборов данных, которые предоставляет Kaggle. Kaggle – это онлайн-сообщество Data Scientist’ов и специалистов по машинному обучению (machine learning). Kaggle позволяет пользователям находить или публиковать датасеты, строить модели в специальной среде Kernel, работать с другими ML-специалистами и участвовать в соревнованиях в области Data Science. Участникам дается от 3 до 5 попыток (по воле организаторов) в день на «сабмит» (посылку своего варианта решения). Quora — социальный сервис для обмена знаниями, где любой может задать интересующий его вопрос.

Перевод Линейная алгебра для исследователей данных

Вам нужно знать, как начать свою карьеру в области науки о данных, и пройти несколько углубленных курсов, прежде чем приступить к Kaggle.
Ну а последующие статусы пользователь получает уже за участие в соревнованиях и вообще активную жизнь на платформе.
Однако ядра Kaggle имеют некоторые отличительные особенности, недоступные в Jupyter Notebook.
Вы не обязаны провести всю жизнь, соревнуясь с другими кагглерами.
Найти «сообщников» можно в чатах, комьюнити и пабликах, посвящённых Data Science, среди одногруппников по курсам или прямо на форумах Kaggle.

Короткие образовательные программы ориентированы на получение навыков и их практическое закрепление. Они включают такие направления, как SQL, машинное обучение, Python, библиотека Pandas и т.д. Благодаря Kaggle исследователи, студенты, профессионалы и энтузиасты работают над конкретными проблемами, внося вклад во все отрасли и области науки. Kaggle – это сообщество, где страсть к данным объединяет людей и вдохновляет на новые открытия.

По ее мнению, белый лук обладает такими же свойствами, как и репчатый. Он является эффективным антибиотиком, и его следует активно потреблять как для профилактики, так и при лечении инфекционных болезней и обычных простуд. Кишечным бактериям для жизнедеятельности нужна клетчатка, так что овощ служит для них источником пищи (пребиотиком), и таким образом способствует здоровому пищеварению. Потребление корнеплода является отличной профилактикой остеопороза, часто возникающего с возрастом. При этом увеличится их плотность и значительно снизится риск перелома шейки бедра. Другой флавоноид, содержащийся в овоще — кверцетин — оздоравливает сердце.

Однако ядра Kaggle имеют некоторые отличительные особенности, недоступные в Jupyter Notebook. Нажмите стрелку влево в правом верхнем углу, которая откроет три вкладки (если вы в режиме полноэкранного просмотра, эти вкладки уже могут быть открыты). AutoML, который теперьдоступен на Kaggle, может сэкономить огромное количество времени,потраченного на разработку и тестирование модели вручную. Это не будет (пока)полностью автоматическое “ИИ по нажатию кнопки” – маркетолог должен понимать основы процесса. Kaggle содержит 50тысяч наборов данных, связанных по большей части с маркетингом, e-commerce ипродажами.

Также курс отличается тем, что он проходит в действительно живом сообществе. Учитывая то, какая перед нами стояла задача, можно справедливо отметить, что перед началом соревнования многие (в том числе и организаторы соревнования) возлагали большие надежды на deep learning. Ведь действительно, DL модели зачастую оказывались намного лучше, чем модели использующие сотни ручных фичей (а именно такая модель использовалась на тот момент в Quora).

Платформа позволяет не только улучшить свои навыки, но и получить признание в сообществе профессионалов. Считается, что читмил помогает снять стресс, поощрить себя и даже улучшить результаты по снижению веса. По словам экспертов, подобные перерывы могут провоцировать психологические трудности, отказ от здорового питания и усиливать симптомы нарушения пищевого поведения (НПП). Эта интересная особенность связана с id вопросов в обучающей выборке. Сами по себе id вопросов — это служебная информация, однако часто в соревнованиях по машинному обучению id неявно содержат полезную информацию. Например, если мы предположим, что более старые вопросы имеют меньший id, а более новые — больший, то мы можем посмотреть на зависимость доли дубликатов от времени.

С каждым разом замечаем, что записей на листках становится все меньше и меньше, а кода в модулях все больше и больше. Постепенно задача анализа сводится к тому, что вы просто читаете описание решения, говорите ага, ого, ах вот оно как! И добавляете в себе в копилку одно-два новых заклинания или подхода. Для этого, в первую очередь, необходимо построить правильную схему валидации, то, чему учат на первых уроках практически на всех курсах по DS. Курс mlcourse.ai — одна из масштабных активностей сообщества OpenDataScience.

Код API открыт и размещен на GitHub,если появились вопросы по работе с ним – прочтите содержащий полную документацию файл README. На ресурсе Kaggle зарегистрировано более 5 миллионов пользователей. Сообщество позволяет совершенствовать свои навыки людям разного уровня подготовки, обучаться новому и закреплять знания на практике. Начинающие специалисты могут смотреть, как работают продвинутые пользователи.

Да, каждый может использовать Kaggle, новичок или нет, но вы должны быть знакомы с основными концепциями науки о данных, чтобы избежать путаницы. Кроме того, вы можете работать с коллегами-инженерами данных, чтобы решать мировые проблемы, составлять свое резюме и получать высокооплачиваемую работу посредством постоянного создания сообщества. Что еще более важно, Kaggle представляет эти фрагменты кода в настраиваемом формате Jupyter Notebook, что позволяет вам редактировать файлы и вносить необходимые изменения в свой блокнот.

Первые три вопроса были предварительно помечены Quora как дубликаты, а пары 4-6 считались не дубликатами. Как видно из примеров, словарное наполнение вопросов-дубликатов может совсем не совпадать, а вопросы, которые не являются дубликатами, могут отличаться всего одним словом. Это одна из главных особенностей датасета, которая делает задачу такой сложной для NLP технологий. 📂 Мегаинтенсив по анализу данных от НИУ ВШЭ — в четыре занятия включены основы программирования на Python и создание модели машинного обучения. Для проверки практических навыков могут дать тестовый датасет и, например, поставить задачу классифицировать его с наибольшей точностью, полагаясь на алгоритмы машинного обучения. Как и в случае с наборами данных, новичкам лучше работать с Python из-за достаточного количества примеров кода, поскольку это самый популярный язык программирования для науки о данных.