Kaggle竞赛：大数据竞赛平台内容详解

Kaggle Competitions Kaggle大数据学术活动平台

学术活动介绍

Kaggle是一个全球知名的数据科学学术活动在线平台，由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，后由google收购。Kaggle一开始以Data Mining起家，为的是可以快速高效的解决最棘手的问题。对参与者来说，不仅是考验自己能力，更是一场实战经验。

Kaggle学术活动平台类似于一对多的项目众包平台，只要你有才，只要你能解决问题，奖章奖金甚至入职加薪均有可能。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。

学术活动分类

虽然Kaggle的平台门槛高，毕竟学术活动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，最常见的学术活动筛选大致分成以下几个类别：Featured：适合数据科学高手参与，通常是由公司，组织或政府等赞助的，奖金池最大
Research：同样适合数据科学高手参与，以研究为主要方向的学术活动，奖金相比Featured较少
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
Getting Started：适合基础入门选手，与Featured学术活动结构类似，但并没有奖金，以初学者项目学习积攒经验为主
Masters：大师级别比赛的，难度最高，项目也最少

学术活动内容

虽然Kaggle平台从初学到大师级的学术活动都非常丰富，但也不是毫无门槛的。

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。

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。

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

实战：
从初级可以逐渐增加难度

学术活动要求

项目时间全年，视想要参与的项目决定申请，要求至少学会一门编程语言在网上注册账户参赛

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