В университетах появляются специальности, полностью посвященные kaggle что это Data Science и машинному обучению (например, в КПИ и УКУ). При поддержке образовательного проекта DataminDS был организован Ukrainian Data Science Сlub. Много методов мы просто-напросто не успевали попробовать, поэтому планировали нашу работу очень аккуратно. Были такие расчеты, которые занимали до пяти дней, и ошибка в них могла бы стоить дорого. Соревнование заключалось в том, что нужно было по измеренному сигналу электроэнцефалограммы (ЭЭГ) человека, больного эпилепсией, построить алгоритм для прогнозирования эпилептического приступа. Организаторами и спонсорами соревнования являются Мельбурнский университет, MathWorks и многие другие.

Зачем использовать Kaggle для науки о данных?

Оба очень интересные, в них неплохо работает построение признаков. Первое — идентификация пользователя по последовательности посещенных сайтов. Главная польза — от двух домашних заданий, где надо проявить смекалку и побить бейзлайны в этих соревнованиях. Пройдя все вышеописанные шаги, вы будете готовы к участию в крупных соревнованиях Kaggle. Поначалу соревнование может показаться пугающим, особенно когда вы участвуете впервые, но чем больше вы участвуете, тем увереннее вы становитесь. Когда вы успешно освоили начальные знания, вы можете начать поиск данных, которые помогут вам практиковаться.

Kaggle: платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению

• А когда вы отточите общие навыки машинного обучения, будет важно поучиться у экспертов в конкретной отрасли — это увеличит вашу ценность.
• Чтобы получить от этой статьи максимум, скопируйте ядро, создав учётную запись Kaggle, а затем нажмите голубую кнопку с надписью «Fork Notebook».
• Два из таких популярных инструментов — Google Colab и Kaggle.
• Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса.
• В начале своего пути в data science я приходил на Kaggle, чтобы найти наборы данных и оттачивать свои навыки.

Каждый участник, независимо от статуса, может раскрыть свой потенциал в конкурсной деятельности. Все следующие уровни пользователю присваиваются после соревнований и активного участия в жизни платформы. Что это дает — мы получаем возможность быстро собрать датасет для обучения из предсгенеренных кубиков. На вход передаем датасет, атрибуты для работы, префикс для новых атрибутов и дополнительные параметры. На выходе получаем новый датасет с новыми атрибутами и список этих атрибутов. Далее это новый датасет сохраняется в отдельный pickle/feather.

Как использовать Kaggle для науки о данных

И добавляете в себе в копилку одно-два новых заклинания или подхода. На Kaggle проводится несколько конкурсов по науке о данных, на которых можно проверить свои знания среди коллег и улучшить свое резюме. Более того, многие из этих тестов имеют денежные призы, что делает их еще более привлекательными. 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.

Сравните фрагменты кода EDA со своей работой

Формат участия в соревновании зависит от условий, которые задаёт автор проблемы. Обычно разрешают участвовать и сольно, и командой — у каждого способа есть свои преимущества. Но, конечно, основная задача проекта — это всё же проведение соревнований.

Зачем новичку принимать участие в соревнованиях Kaggle?

На платформе есть Kaggle Learn — мини-курсы для ознакомления с Data Science. 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. Автор вообще готов высказать крамольную мысль, что для табличных данных и нормально сделанного пайплайна финальный сабмит на любом соревновании должен влетать в топ-100 лидерборда. Естественно есть исключения, но в целом данное утверждение, похоже, что верно.

Курсы и туториалы на Kaggle разработаны таким образом, чтобы быть доступными и понятными для новичков. Они включают практические задания и примеры, что помогает лучше усваивать материал. Активное участие в форумах и блогах помогает не только получать новые знания, но и делиться своими наработками с сообществом.

Основные особенности Google Colab

За них не дают материальное вознаграждение и медали, но это хорошая возможность для развития навыков и получения опыта участия в соревнованиях Kaggle. Каждый участник платформы имеет возможность для анализа данных Kaggle и изучения проектов других пользователей. Это способствует совершенствованию собственных знаний и навыков и их отработке на практике. Да, еще про python для тех, кто не программист — не бойтесь его. Ваша задача понять основные структуры кода и базовую суть языка, чтобы разобраться в чужих кернелах и написать свои библиотеки.

Предвосхищая вопросы — нет, пайплайны и библиотеки автора пока не выложены в свободный доступ. Временные ряды обрабатываются также отдельным модулем, с функциями преобразования исходного датасета как для обычных задач (регрессии/классификации), так и для sequence-to-sequence. Спасибо François Chollet, что допилил таки keras, чтобы построение моделей seq-2-seq не походило на вудуистский ритуал вызова демонов. Для обработки текстовых данных используется отдельный модуль, включающий в себя различные методы препроцессинга, токенизации, лемматизирования/стемминга, перевода в частотную таблицу, ну и т.д. Универсальный швейцарский нож для комбинирования атрибутов, в который передаем список исходные атрибутов и список функций преобразования, на выходе получаем, как обычно, датасет и список новых атрибутов.

Закоммитив notebook, мы сможем получить доступ к любым прогнозам, сделанным нашей моделью, и подать их на оценивание. Последняя вкладка Versions позволяет посмотреть предыдущие коммиты. Мы можем смотреть изменения в коде, просматривать лог-файлы запуска, видеть notebook, сгенерированный при запуске, и загружать выходные данные прогона.

Приходилось очень много читать — научных статей, форумов, описаний предыдущих решений и кода. Много методов было опробовано, но в итоге так и не использовано в финальном решении из-за низких или недостаточно высоких результатов. Всем участникам была доступна база сигналов ЭЭГ от троих пациентов, которая содержала 10-минутные записи двух типов — задолго до приступа и за час перед приступом. Необходимо было найти/придумать и рассчитать такие параметры из этих сигналов, которые бы отличались для этих двух классов сигналов.

Кроме того, для исследовательского анализа данных сосредоточьтесь на образцах кода с наибольшей активностью или от признанных участников. Это не означает, что другие примеры кода автоматически плохие, но есть вероятность, что чем выше активность, тем точнее он будет. Конечно, работа с «более горячими» наборами данных может оказаться более полезной для новичка.

Однако, используя Kaggle для анализа данных, вы можете решить эту проблему практически без стресса. После тщательного изучения данных и обеспечения приемлемости для машинного обучения, мы переходим к созданию базовых моделей. Однако, прежде чем мы полностью перейдём к этапу моделирования, важно понять показатель производительности для соревнований. В соревновании Kaggle всё сводится к одному числу — метрике по тестовым данным. Можно найти множество обучающих ресурсов по анализу данных — от Datacamp до Udacity, все они позволяют изучить науку о данных.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.