2025年Kaggle競賽超全攻略:賬號注冊/競賽安排/7~11月課題推薦!高中生與本科生速看!

Kaggle競賽是數據科學和人工智能領域最具有含金量的背景提升項目之一,高中生和在讀本科生都可參與(yu) ,全年滾動進行。初次參加2025年Kaggle競賽,無從(cong) 下手?這份超全的Kaggle競賽攻略,從(cong) 賬號注冊(ce) 、競賽安排、適合群體(ti) 、7~11月課題推薦等全覆蓋,新手看這篇就夠了!

Kaggle競賽7~11月課題推薦2025年參加Kaggle競賽速來!

2025年Kaggle競賽具體(ti) 安排

適合群體(ti)

高中生:對數據科學、數據挖掘、機器學習(xi) 感興(xing) 趣,為(wei) 申請英美本做準備

大學生:有一定計算機背景

比賽時間

全年滾動,根據要參加的課題項目決(jue) 定

成績公布

大部分在一周內(nei) 即可出成績(視比賽情況定)

參賽形式

3-5人組隊參賽或/1v1定製,線上進行挑戰

參賽內(nei) 容

Kaggle競賽官網有多種挑戰,主要分為(wei) :Getting Started(入門級)、Playground(進階級)、Featured(高級)、Research(研究級別)四種類型;整體(ti) 的項目模式是一樣的,就是通過出題方給予的訓練集建立模型,再利用測試集算出結果用來評比。

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注意:Kaggle競賽每個(ge) 進行中的競賽項目都會(hui) 顯示剩餘(yu) 時間、參與(yu) 的隊伍數量以及獎金金額,並且還會(hui) 實時更新選手排位,在比賽截止前,所有隊伍都可以自由加入挑戰,所以競爭(zheng) 比較激烈。

模式選擇

Getting Started(入門級)

難度係數:⭐

模式特點:這是難度最低的比賽模式,堪稱新手友好型。其賽題基礎,非常適合剛接觸數據科學與(yu) 機器學習(xi) 領域的高中生和大學生,用來入門學習(xi) ,熟悉基本流程與(yu) 算法應用。比賽持續時間長,能看到多樣解決(jue) 方案,利於(yu) 學習(xi) ,但無積分和獎牌。

Playground(進階級)

難度係數:⭐⭐⭐

模式特點:難度較 Getting Started 稍高一點,適合有過初級比賽經驗,想要進一步提升難度的新手。比賽會(hui) 標注 “Knowledge(經驗)”“Kudos(榮譽)” 以及少量獎金,能激勵選手深度學習(xi) 特定問題。

Featured(高級)

難度係數:⭐⭐⭐⭐⭐

模式特點:Featured是商業(ye) 公司的比賽,此為(wei) 學術類型比賽,在賽題背景和難度上都更難,賽題通常具有實驗性質,更偏向特定領域,競爭(zheng) 力相對沒那麽(me) 大。

Research(研究級別)

難度係數:⭐⭐⭐⭐⭐

模式特點:賽題背景複雜,難度高,會(hui) 吸引諸多行業(ye) 內(nei) 高手參與(yu) ,獎金豐(feng) 厚,最高可達百萬(wan) 美元。隻有此模式和 Research 模式會(hui) 累計積分和獎牌,在競賽排名中更具含金量。

Kaggle競賽含金量

  • 其競賽經曆被哈佛、MIT、斯坦福等頂尖高校高度認可,成為評估STEM潛力的重要指標。
  • 在Common App活動列表中,Kaggle全球排名(如TOP 5%)可直接作為學術競爭力證明。
  • Kaggle排名前10%的選手平均收到2.8倍於普通數據科學求職者的麵試邀約。部分企業(如沃爾瑪、亞馬遜)直接在Kaggle舉辦Recruitment競賽挖掘人才。

掃碼回複:Kaggle,了解更多詳情

保姆級Kaggle競賽注冊(ce) 流程

https://www.kaggle.com/

👉進入官網,點擊右上角的Register

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👉使用穀歌郵箱或者郵箱注冊(ce)

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👉注冊(ce) 成功後點擊比賽competition,輸入比賽課題,點擊搜索。

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👉找到課題後,加入比賽

👉加入比賽後,需要進行賬戶認證和人臉認證。

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機構Kaggle競賽輔導

機構輔導伟德betvlctor194611年,助力眾(zhong) 多學員拿到理想院校offer。在2025年上半年,輔導學員Kaggle獲獎率100%,榮獲2金17銀16銅。針對2025年下半年Kaggle競賽,機構開設了不同的比賽課題,全年滾動招生,由經驗豐(feng) 富的師資團隊指導,學管+助教+顧問共同服務。

授課形式:線上授課,用classin授課,課堂實時互動

授課人數:3~5人班課、1V1定製課程

授課時長:20課時

麵向群體(ti) :掌握一定編程基礎,願意花費時間去學習(xi) 完成作業(ye) 。

授課大綱

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(計算機基礎課程將根據隊伍情況調整)

【競賽報名/項目谘詢+微信:mollywei007】

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