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

Расскажем, что такое платформа Kaggle и чем она полезна начинающим дата-сайентистам, а также зачем участвовать в соревнованиях по Data Science.

Kaggle — это ведущая платформа для специалистов в области Data Science и машинного обучения. Она была создана в 2010 году, а семь лет спустя её купил Google. На сегодняшний момент это уникальное пространство, где начинающие специалисты, любители и профессионалы со всего мира могут учиться, соревноваться и обмениваться опытом в сфере анализа данных.

Специалисты ценят Kaggle за масштабное комьюнити — платформа объединяет более 22 млн пользователей. К несомненным плюсам также относятся огромный репозиторий датасетов и готовых к развёртыванию моделей. Ещё одна привлекательная особенность платформы — возможность поучаствовать в соревнованиях и заработать.

С хорошим английским языком учиться и работать на платформе будет проще — русскоязычной версии на текущий момент нет. Источник: kaggle

Получить новую профессию в сфере IT и начать хорошо зарабатывать поможет курс «Специалист по Data Science». Почти 80% обучения составляет практика — с портфолио более чем из 15 проектов и погружением в рабочую среду студенты смогут быстро найти перспективную работу.

Тем, кто только начинает свой путь в области науки о данных, Kaggle предлагает множество возможностей для развития:

✅ Доступ более чем к 70 часам бесплатных учебных курсов, руководствам и другим обучающим материалам. По итогам обучения выдаются сертификаты.
✅ Профессиональное и поддерживающее англоязычное комьюнити, возможность найти единомышленников, поучаствовать в дискуссии и быстро получить ответ на любой вопрос в области Data Science и машинного обучения. Интерфейс платформы позволяет комментировать и обсуждать решения других пользователей — это тоже возможность обменяться опытом.
✅ Доступ к открытой базе реальных датасетов и моделей машинного обучения. Можно найти актуальную информацию из множества сфер — начиная от прогноза цен на ноутбуки и заканчивая данными о падении метеоритов на Землю.
✅ Доступ к бесплатным вычислительным ресурсам, включая GPU и TPU.
✅ Возможность публиковать собственные наборы данных.
✅ Возможность поучаствовать в соревнованиях и отточить навыки.
✅ Способ положить кейс в портфолио, например поработав с датасетами или выполнив конкурсное задание.

Обучение и обсуждения, пожалуй, наиболее интересные начинающему специалисту разделы. Источник: kaggle

С Kaggle начинающему дата-сайентисту проще делать первые шаги в выбранной области, ведь он может изучать решения более опытных участников, проходить бесплатные курсы и практически в режиме реального времени получать обратную связь. Это доступный способ получить практический опыт и пополнить портфолио.

На момент написания статьи доступ к Kaggle для пользователей из России ограничен. Но зарегистрироваться всё-таки можно, хотя для этого придётся приложить больше усилий. Потребуется использовать VPN и электронную почту не из домена .ru, иначе платформа будет выдавать ошибку при регистрации. Также можно попробовать обратиться в поддержку. Сама регистрация полностью бесплатна.

После регистрации новый пользователь получает доступ к основным функциям платформы. При этом в Kaggle существует интересная система статусов, которая соответствует активности пользователей и включает пять уровней: от Novice до Grandmaster. Статусы присваиваются в четырёх категориях: «Соревнования», «Датасеты», «Ноутбуки» и «Обсуждения». Чем выше статус, тем больше возможностей у участника.

Для начала советуем ознакомиться с обучающей базой Kaggle Learn и при необходимости пройти бесплатное обучение по интересующим темам. Затем можно обратиться к разделу датасетов и попробовать проанализировать простейшие из них, решая задачки и создавая собственные проекты.

Также полезно изучать примеры решений других пользователей, чтобы познакомиться с разными подходами, участвовать в обсуждениях, задавать вопросы сообществу и делиться своими проектами. После можно попробовать поучаствовать в соревнованиях. Не стоит бояться ошибок: даже если решение окажется не выигрышным, участник получит ценный опыт.

Соревнования на Kaggle — одна из главных особенностей этой платформы. Это возможность для всех участников применить свои навыки в реальных проектах и, возможно, занять призовое место и получить денежную награду. Участие в таких соревнованиях всегда бесплатно.

Суть в том, что компании публикуют на платформе реальные задачи с существенными призовыми фондами (от 5 до 100 тыс. долларов США и более). Как правило, одно соревнование длится три месяца, участвовать может любой зарегистрированный пользователь. Можно соревноваться как индивидуально, так и в команде. Это реальная возможность попрактиковаться на различных доменах данных и пообщаться с другими специалистами в области машинного обучения.

Начинающим специалистам рекомендуем начать с обучающих соревнований Getting Started, где можно освоить основы без давления. Чтобы начать участвовать, нужно выбрать соревнование, прочитать условия участия и зарегистрироваться. По мере работы над задачей пользователи могут загружать свои решения и улучшать их на основе полученной обратной связи.

После завершения конкурса будет полезно проанализировать решения победителей соревнований — это помогает понять лучшие практики и современные подходы в Data Science. С ростом опыта и навыков постепенно можно переходить к более сложным соревнованиям.

Интересный факт: одно из самых популярных соревнований в Kaggle посвящено пассажирам «Титаника» — нужно предсказать, кто из пассажиров выживет в катастрофе.

Вот несколько рекомендаций, которые помогут новичкам продвинуться в Data Science в целом и в освоении платформы Kaggle в частности:

• Изучайте решения других пользователей. Kaggle позволяет загружать и просматривать «ноутбуки», в которых участники делятся своим кодом и подходами к решению задач. Внимательный анализ чужих работ может ускорить процесс обучения и помочь избежать распространённых ошибок.
• Постепенно повышайте сложность задач. Начинайте с простых конкурсов и переходите к более сложным, как только почувствуете уверенность в своих силах.
• Создайте план обучения. Определите, какие навыки вам нужно развить, и выделите время для регулярной практики. Это может быть работа над конкретными задачами, участие в соревнованиях или освоение учебных материалов.

Активно взаимодействуйте с комьюнити. Не стесняйтесь задавать вопросы и обмениваться опытом с другими участниками.