Kaggle競賽詳細介紹

kaggle，這是在CS領域最出名的競賽之一，如果你學CS沒有聽過kaggle，就相當於(yu) 學數學專(zhuan) 業(ye) 沒有聽過AMC一樣不可思議。

Kaggle競賽憑借它的題目有趣，不限年齡、背景和國籍，入門快且含金量高等優(you) 勢，倍受準留學生們(men) 的熱捧。如果你想學CS專(zhuan) 業(ye) ，就必須好好了解這個(ge) 競賽，一起來看看吧。

競賽介紹

Kaggle成立於(yu) 2010年，是一個(ge) 進行數據發掘和預測競賽的在線平台。從(cong) 公司的角度來講，可以提供一些數據，進而提出一個(ge) 實際需要解決(jue) 的問題；從(cong) 參賽者的角度來講，他們(men) 將組隊參與(yu) 項目，針對其中一個(ge) 問題提出解決(jue) 方案，最終由公司選出的最佳方案可以獲得5K-10K美金的獎金。

除此之外，Kaggle官方每年還會(hui) 舉(ju) 辦一次大規模的競賽，獎金高達一百萬(wan) 美金，吸引了廣大的數據科學愛好者參與(yu) 其中。從(cong) 某種角度來講，大家可以把它理解為(wei) 一個(ge) 眾(zhong) 包平台，類似國內(nei) 的豬八戒。

但是不同於(yu) 傳(chuan) 統的低層次勞動力需求，Kaggle一直致力於(yu) 解決(jue) 業(ye) 界難題，因此也創造了一種全新的勞動力市場——不再以學曆和工作經驗作為(wei) 唯一的人才評判標準，而是著眼於(yu) 個(ge) 人技能，為(wei) 頂尖人才和公司之間搭建了一座橋梁。

競賽含金量

助力名校申請

一段帶獎金高難度的Kaggle比賽的 Prize Winner經曆並不會(hui) 比一段互聯網大廠數據分析實習(xi) 經曆遜色，Kaggle項目可以直觀地展現你的數據分析能力。Kaggle作為(wei) 數據科學行業(ye) 極富盛名的平台，在業(ye) 界具有極高的認可度。在找相關(guan) 工作時，一段Kaggle Prize Winner經曆將大大提高你的錄取概率。

學界認可度

得益於(yu) Kaggle的海量數據集和開放性，它還成為(wei) 了一個(ge) 非常棒的教學實踐平台，吸引到哥大、紐大、上交大等設立了相關(guan) 領域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等開設Kaggle-in-Class的課程項目。

Kaggle優(you) 勢

• Kaggle交流社區的活躍度非常高，許多優(you) 秀選手會(hui) 在社區裏開源代碼、分享心得，一起成長

• Kaggle會(hui) 根據每場比賽的排名，受到許多企業(ye) 認可

• 比賽全英文，可以練習(xi) 英語

業(ye) 界含金量高

許多科技巨頭在Kaggle舉(ju) 辦Recruitment類的競賽用於(yu) 招聘數據科學家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。

Featured類的比賽為(wei) 解決(jue) 商業(ye) 問題而設立，是Kaggle平台最主要的競賽類型，獎金高競爭(zheng) 激烈，有金銀銅牌獎勵，對參賽選手的能力有一定的要求，同時這意味著如果可以取得較好的成績排名，對於(yu) 相關(guan) 領域的申請、求職能起到很強的背書(shu) 。

引用知乎作者@a2方方老師所做的調研：

Kaggler A：參加此項目，你不可或缺的品質就是持續的熱情和堅韌不拔的毅力，即使是對這方麵很熟悉，和另外兩(liang) 個(ge) 專(zhuan) 攻CS和統計方向的小夥(huo) 伴組隊，一個(ge) 難度中等的項目做下來也要投入兩(liang) 周，每天工作10h以上。更別提那些有著強迫症，一遍遍修改方案，直至deadline的完美主義(yi) 大牛了。我相信沒有一支奪冠隊伍是在提交方案後完全沒改過的，頂尖高手的成功不僅(jin) 是基於(yu) 他們(men) 的專(zhuan) 業(ye) 素養(yang) ，還有其背後我們(men) 看不到的勤奮。

Kaggler B：在出國前對Kaggle競賽聞所未聞，來到美國以後，在導師的引導下知道了Kaggle這個(ge) 巨大的學習(xi) 源，經常在上麵學習(xi) 。在我看來，Kaggle的背書(shu) 還是非常有用的，排位前幾十的都是大神級別，他們(men) 從(cong) 來不需要找工作，都是工作來找他們(men) 。而對我們(men) 這樣的小白，如果沒有整塊時間找實習(xi) 或者沒有找到合適的實習(xi) 機會(hui) ，利用閑暇時間做一些Kaggle項目，寫(xie) 在簡曆上也能算做一些項目經驗，更容易得到麵試；同時，在做項目的過程中，實實在在的Skills的提高也能讓我們(men) 在求職時筆試的表現更好，獲得更好的工作機會(hui) 。

從(cong) 這兩(liang) 個(ge) 采訪也不難看出kaggle競賽對於(yu) 不同階段的學生甚至社會(hui) 從(cong) 業(ye) 者的影響以及含金量有多大。

競賽詳細內(nei) 容

競賽要求：

編程語言

最基礎的入門學者也需要學會(hui) 初步使用一門編程語言。對於(yu) 毫無基礎的新手，推薦使用Python，因為(wei) Python作為(wei) 一種強大的膠水語言，可迅速入門。

探索數據

光有編程語言是不夠的，還需要學習(xi) 如何探索性分析你手上的數據，這是進入數據科學的第一步。因為(wei) 通常到手的數據都多到不可思議，你要學會(hui) 取舍和迅速獲取最有用的信息。

模型訓練

熟悉使用機器學習(xi) 庫，培養(yang) 良好的習(xi) 慣，為(wei) 之後的工作做鋪墊實戰，從(cong) 初級可以逐漸增加難度。

參賽時間

全年滾動，隨時可以報名

適合人群

對數據科學、數據挖掘、機器學習(xi) 感興(xing) 趣的高中生

有一定計算機背景的大學生

競賽流程：

• 注冊(ce) 賬號（一人隻能有一個(ge) 賬號）

• 選擇想要參賽的項目

• 下載題目的數據

• 時間截止，評出最優(you) 者

• 獲獎的隊伍必須提交源代碼

注：可以以個(ge) 人或組隊的形式參加比賽，在參賽時可以相互分享經驗。

比賽形式 ：

Classic：在比賽開始後，用戶可以訪問完整的數據集。並可以選擇在本地或在線進行建模、預測生成預測文件，最後提交預測結果。目前大多數比賽采取本形式。

Two-stage：分為(wei) 第一階段和第二階段，第二階段建立在第一階段的結果上，第一階段完成才可參加第二階段。

Kernels：參賽者必須在線提交代碼，更加公平，使每個(ge) 參賽者都使用相同配置的電腦。

競賽獎項設置

kaggle的評價(jia) 體(ti) 係 kaggle的用戶評價(jia) 體(ti) 係是基於(yu) 三個(ge) 維度的：競賽、代碼以及社區參與(yu) 。根據這三個(ge) 維度把kaggle的用戶分成了5個(ge) 等級：

Novice ：初始等級，隻要注冊(ce) 就算

Contributor ：添加資料信息，並且進行了各種指定的動作即可。如上兩(liang) 個(ge) 等級沒有考慮到用戶的比賽成績和社區聲望。

Expert ：獲得兩(liang) 枚競賽銅牌；5枚代碼銅牌；以及50枚討論銅牌

Master ：獲得一枚競賽金牌，兩(liang) 枚競賽銀牌；10枚代碼銀牌；50枚討論銀牌以及總共200枚討論獎牌

Grandmaster ：獲得5枚競賽金牌，solo競賽金牌；15枚代碼金牌；50枚討論金牌以及總共500枚討論獎牌。