האם אתה מתעניין במדעי הנתונים? למד כיצד להתחיל עם Kaggle, קהילת מדעי הנתונים הגדולה בעולם, במדריך זה למתחילים.
למרות העלייה האחרונה בפופולריות שלו, ביג דאטה עדיין לא בטוח יחסית לתחומים טכנולוגיים מבוססים אחרים. כתוצאה מכך, לרוב המתחילים קשה לתרגל וללמוד תיאוריות ומושגים בגלל מחסור בנתונים ומשאבים. עם זאת, על ידי שימוש ב- Kaggle למדעי הנתונים, אתה יכול להתגבר על בעיה זו ללא לחץ או לחץ.
אז מה זה Kaggle ואיך אתה יכול להפוך למפתח מקצועי בפלטפורמה זו? כאן, תקבל סקירה כללית של כלי מדעי הנתונים המצטיין הזה ותבין מדוע אנשי מקצוע רבים מבלים בו שעות. המשך לקרוא כדי לגלות עוד.
מה זה Kaggle?
קגל היא קהילה מקוונת לחובבי מדעי הנתונים ולמידת מכונה (ML). זהו כלי למידה מוביל עבור טירונים ומקצוענים, עם בעיות תרגול מציאותיות כדי לחדד את כישורי מדעי הנתונים שלך.
בבעלות גוגל, היא כיום הגדולה בעולם קהל שמקורו פלטפורמת אינטרנט עבור מדעני נתונים ומתרגלי ML. לפיכך, Kaggle נותנת לך גישה למספר אנשי מקצוע בתחומך שתוכל לעשות איתם סיעור מוחות, להתחרות ולפתור בעיות מהחיים האמיתיים.
למה להשתמש ב-Kaggle למדעי הנתונים?
עם עליית הביג דאטה, יש
דרכים ייחודיות למקור נתונים מלבד Kaggle, והשיטות הללו מתגברות בקפיצות מדי יום. קיימות גם פלטפורמות שונות ללימוד ולימוד קוד. אז למה כדאי לך להפוך את Kaggle לפלטפורמת הלמידה שלך?בחלק זה, נראה את היתרונות המעמיקים של Kaggle ומה הופך אותו לפופולרי ביותר בקרב מדעני נתונים ברחבי העולם.
1. זמינות מערכי נתונים
מערכי הנתונים של Kaggle הם התכונה הנפוצה ביותר שלה, שכן רכישת נתונים בזמן אמת היא בעיה משמעותית עבור רוב מדעני הנתונים. תארו לעצמכם שאתם מבזבזים את זמנכם וכספכם בלימוד תיאוריות ולא מסוגלים להתאמן בזמן שאתם לומדים.
Kaggle פותר בעיה מתסכלת זו על ידי אספקת למעלה מ-50,000 מערכי נתונים שתוכל להשתמש בהם בזמן אימון מודלים. ללא קשר לתחום שאתה רוצה לעבוד עליו או לבעיה שאתה רוצה לפתור, יש מערך נתונים עבורך ב-Kaggle.
כמובן, עבודה על מערכי נתונים "חמים" יותר עשויה להיות מועילה יותר למתחילים. למרות שאתה יכול ליישם את הידע שלך על כל בעיה, קל יותר לקבל עזרה עם מערכי נתונים נפוצים יותר. כמו כן, שימו לב כי מערכי נתונים אלו מגיעים בפורמטים שונים של קבצים, כולל CSV, JSON, SQLite ועוד רבים נוספים.
2. אינספור דוגמאות קוד
בדומה לפלטפורמות מפתח אחרות, Kaggle מציעה מספר עצום של קטעי קוד ודוגמאות למטרות למידה. לימוד קוד ממומחים הוא דרך מדהימה לצמוח כמפתח, וכן, מדעני נתונים צריכים לכתוב קוד מדי פעם.
כמו מערכי נתונים, עדיף למתחילים לעבוד עם Python עבור זמינות מספקת של דוגמאות קוד, כפי שהוא שפת התכנות הפופולרית ביותר למדעי הנתונים. ובכל זאת, עבור הלומדים המתקדמים יותר, ל-Kaggle יש קטעי קוד ב-R, Julia ו-SQLite.
חשוב מכך, Kaggle מציגה קטעי קוד אלה בפורמט Jupyter Notebook הניתן להתאמה אישית, המאפשר לך לערוך קבצים ולבצע שינויים רצויים במחברת שלך.
3. קורסי מדעי נתונים ממוקדים
למרות שמדעי הנתונים פשוטים יותר ממה שרוב האנשים מבינים, יש כמה תיאוריות מורכבות ללא ספק בתחום זה. אבל, להבנה טובה יותר, ישנם רבים קורסי Kaggle על מושגי מדעי הנתונים, בדגש על היישומים המעשיים שלהם.
למרבה המזל, הקורסים הללו הם בחינם ומגיעים עם אישורים מוכרים. יתרה מכך, אם אתה מעדיף להימנע מהקורסים העמוסים בני חודש הזמינים בפלטפורמות למידה מתוקשבות, בדוק את האפשרויות הקצרות והישירות יותר הללו.
4. קהילה
במרחב הטכנולוגי, קהילות חיוניות לצמיחה ולנראות. Kaggle היא הקהילה המקוונת היחידה שלך כמדען נתונים, מכיוון שהיא נותנת לך את ההזדמנות ללמוד מאחרים, ליצור קשרים ולהציג את עבודתך. אתה יכול לשאול שאלות, להתחבר לעמיתים ולהתבסס על הידע הקיים שלך דרך הקהילה שלך.
הצגת העבודה שלך גם עוזרת לך לבנות נוכחות בולטת כמומחה בתחומך, שהיא חיונית לחיפוש עבודה.
5. תחרות ומוטיבציה
תחרויות מאפשרות לך לראות ממקור ראשון כיצד אתה מתפקד מול אחרים וכמה ניסיון צברת. כמו כן, ככל שתעבור יותר מבחנים בהצלחה, כך תהיה בטוח יותר במסע מדעי הנתונים שלך.
ב-Kaggle, יש כמה תחרויות במדעי הנתונים כדי לבחון את הידע שלך מול עמיתים ולהגביר את קורות החיים שלך. אפילו טוב יותר, לרבים מהמבחנים הללו יש פרסים כספיים, מה שהופך אותם למושכים עוד יותר.
תמחור Kaggle
עכשיו, לשאלה הדחופה ביותר, "כמה עולה קאג'ל?" באופן מפתיע, פנינת מדעי הנתונים הזו היא חינמית לחלוטין! אתה יכול לקבל מגוון של מערכי נתונים, להשתתף בתחרויות, ללמוד דוגמאות קוד ולהציג את עבודתך בעלות אפסית. ניתן להירשם ב Kaggle.com וצור חשבון כדי להתחיל.
מה אתה יכול לעשות עם Kaggle בתור מדען נתונים?
כמדען נתונים, העבודה שלך כרוכה במקור וניתוח נתונים. Kaggle מציגה לך נתונים איכותיים לאימון מודלים של AI ומאפשרת לך לפרסם את ממצאי הנתונים שלך לשימוש הציבור.
בנוסף, אתה יכול לעבוד עם מהנדסי נתונים אחרים כדי לפתור בעיות בעולם, לבנות את קורות החיים שלך ולקבל משרות בשכר גבוה באמצעות בניית קהילה מתמדת.
כיצד להשתמש ב-Kaggle למדעי הנתונים
לאחר ההרשמה, מה הלאה? ישנם צעדים מסוימים שעליך לנקוט כדי להפיק את המרב מ-Kaggle ולקדם את הקריירה שלך תוך כדי למידה.
כמו כל פלטפורמת למידה וקהילה אחרת, Kaggle יכולה לעזור לך להגיע לראש המשחק שלך, אבל רק אם אתה יודע איך למקסם את היתרונות שלו. הנה מדריך שלב אחר שלב בשבילך.
1. קבל ידע בסיסי
שימוש ב-Kaggle ללא ידע בסיסי במדעי הנתונים שווה ערך לבחינות מתקדמות מבלי לעבור את השיעורים הבסיסיים שלך. כן, כל אחד יכול להשתמש ב-Kaggle, מתחיל או לא, אבל אתה חייב להיות מבוסס על המושגים החיוניים של מדעי הנתונים כדי למנוע בלבול.
אתה צריך לדעת איך להתחיל את הקריירה שלך במדעי הנתונים ולקחת כמה קורסי עומק לפני שתעלה על Kaggle. כמו כן, ודא שאתה מבין תכנות בסיסי של Python, סטטיסטיקה וכיצד להשתמש בספריות.
2. עבור על מערכי הנתונים
לאחר שרכשת בהצלחה ידע למתחילים, תוכל כעת להתחיל את החיפוש אחר נתונים שיעזרו לך להתאמן. זה המקום שבו מערכי הנתונים של Kaggle עוזרים לך.
חקור את מערכי הנתונים הזמינים, החל מאוספים פשוטים לפני סיום הלימודים ועד לאוספים מורכבים יותר. למרות שמערכי הנתונים של Kaggle הם סטנדרטיים, ייתכן שתרצה לבצע בדיקות כדי לוודא שהנתונים עומדים במפרט שלך.
3. השווה את קטעי הקוד של EDA עם העבודה שלך
כפי שהודגש בעבר, לימוד קודים לדוגמה היא דרך חסינת תקלות לשפר את היכולות שלך. לחץ על הכרטיסייה מחברות של מערך הנתונים שבחרת עבור קטעי קוד כדי ללמוד ולהשוות עם העבודה המקורית שלך.
יתר על כן, התמקד בדגימות קוד עם הכי הרבה פעילות או מתורמים מוכרים לניתוח הנתונים החקרניים שלך. זה לא אומר שדגימות קוד אחרות הן באופן אוטומטי גרועות, אבל רוב הסיכויים שככל שהפעילות גבוהה יותר, כך היא מדויקת יותר.
4. בדוק את מחברות מדעי הנתונים
תיקון העבודה שלך עם קטעי קוד ישפר ללא ספק את היכולות שלך עם הזמן, כלומר כעת תוכל להתקדם לאתגרים מתוחכמים יותר. למד בקפידה מחברות הפותרות בעיות ספציפיות ונסו לשכפל אותן.
שים לב שהבנת המתודולוגיה והמושג תועיל לך יותר מאשר רק העתקת קוד. למרות שזה עשוי להגביר את הנראות שלך, זה בסופו של דבר לא יהפוך אותך למדען נתונים טוב יותר.
5. השתתף בתחרויות כדי לחדד את הכישורים שלך
לאחר שעברת את כל השלבים לעיל, אתה אמור להיות מוכן לעסוק במג'ור תחרויות קגל. התחרות עשויה להיראות מפחידה בהתחלה, במיוחד כשנכנסים לראשון, אבל ככל שתשתתף יותר, כך תהפוך בטוח יותר.
הלימודים יכולים להביא אותך רק עד כה; יש מושגים ושיטות מסוימות שתחרויות לבדן יכולות לחשוף אותך אליהן. חוץ מזה, הפרס הכספי המצורף לא מזיק.
הפוך למדען נתונים טוב יותר עם Kaggle
אין כמו פלטפורמה קהילתית שתעזור לך לשפר את הכישורים שלך, במיוחד בתחום נרחב כמו מדעי הנתונים. מעורבות פעילה בקהילות כמו Kaggle לא רק משפרת את הידע והמומחיות שלך, אלא גם יכולה לחשוף אותך להזדמנויות רבות, כולל משרות והתמחויות.
