kaggle計算機競賽怎麽樣？

Kaggle是一個(ge) 全球知名的數據科學競賽在線平台。由Anthony Goldbloom和Ben Hamner創立於(yu) 2010年，是一個(ge) 進行數據發掘和預測競賽的在線平台，也是全球最大的數據科學社區和數據科學競賽平台，2017年被Google收購。

Kaggle競賽由於(yu) 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，倍受留學生們(men) 的熱捧，不止中學生可以參加，所有計算機愛好者，甚至計算機領域的從(cong) 業(ye) 人員都可以報名。

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。

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。

此外，眾(zhong) 多國際大型和重要學術組織、機構，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上舉(ju) 辦或多次支持（公開數據集）了不同類型的競賽，幫助他們(men) 自己或合作方解決(jue) 棘手的科研問題。

競賽介紹

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

參加Kaggle還是需要有一定編程基礎，同時對現實問題有濃厚興(xing) 趣，並擅長運用所學知識去解決(jue) 這些問題的學生。

參賽時間

全年滾動，隨時可以報名

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，使每個參賽者都使用相同配置的電腦。

競賽分類

麵向初學者

Getting Started：適合基礎入門選手，與Featured競賽結構類似，但並沒有獎金，讓初學者體會機器學習、積攢經驗為主；
Playground：有趣的比賽，主要看創意，而非解決具體的研究問題

麵向競賽者

Recruitment：讚助商為招聘數據科學家而設立的比賽，適合想要去發布公司求職的人，以各大公司需要招募相關職業為主；
Featured：為解決商業問題，適合數據科學高手參與，通常是由公司，組織或政府等讚助的，獎金池最大；
Research：解決學界前沿問題，同樣適合數據科學高手參與，以研究為主要方向的競賽，獎金相比Featured較少；
Masters：大師級別比賽的，難度最高，項目也最少

競賽流程

注冊賬號（一人隻能有一個賬號）
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。

競賽時間及獎項

kaggle的評價(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。如上兩個等級沒有考慮到用戶的比賽成績和社區聲望。
Expert ：獲得兩枚競賽銅牌；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。

想要在Kaggle競賽中取得名次，難嗎？

想在Kaggle競賽中名列前茅的難度非常大；因為(wei) 一個(ge) 競賽項目往往參與(yu) 人數可以達到數千人，但隻有Top 1可以得到獎金。

根據以往經驗來看，就算是有一定知識儲(chu) 備的業(ye) 內(nei) 選手組隊，也很難在初次比賽中取得好名次；由於(yu) Kaggle的獲獎難度比較大，針對性的密集備賽還是很有必要的。

比賽技能要求

編程語言

kaggle 挑戰賽

最基礎的入門學者也得先學會(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，可以迅速入門。

探索數據

kaggle 挑戰賽

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

kaggle 挑戰賽

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

kaggle 挑戰賽

從(cong) 初級可以逐漸增加難度。

競賽內(nei) 容

Kaggle競賽不止中學生可以參加，所有計算機愛好者，甚至計算機領域的從(cong) 業(ye) 人員都可以報名，再加上它需要你在提供的大型數據庫裏找到命題所需要的數據，還需要找到最合適的方式，將所需數據整編出來，想從(cong) 中脫穎而出確實有一定難度。可以看下麵的例題：

招生官：為(wei) 什麽(me) 我總勸這些學生，一定要參加kaggle比賽？

這道題說Twitter、微博等社交媒體(ti) 上有時會(hui) 有用戶發布報警求助信息，因此社交媒體(ti) 希望建立一個(ge) 災難預警識別係統，可以快速判斷哪些信息是需要第一時間進行消息擴散救援的。當今社交媒體(ti) 數據量非常龐大，想在數以萬(wan) 計的數據中找到關(guan) 鍵信息，對挑戰者而言是有難度的一件事。

賽題示例