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最近の人気の高まりにもかかわらず、ビッグデータは他の確立された技術分野と比較してまだ比較的不確実です.その結果、ほとんどの初心者は、データやリソースが不足しているため、理論や概念の実践や研究が難しいと感じています。しかし、Kaggle をデータ サイエンスに使用することで、この問題をストレスなく克服できます。
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では、Kaggle とは何ですか? また、このプラットフォームでプロの開発者になるにはどうすればよいでしょうか?ここでは、この優れたデータ サイエンス ツールの概要を説明し、多くの専門家がこのツールに何時間も費やしている理由を理解します。詳細については、読み続けてください。
カグルとは？
カグル は、データ サイエンスと機械学習 (ML) 愛好家のためのオンライン コミュニティです。初心者にもプロにも最適な学習ツールであり、データ サイエンスのスキルを磨くための現実的な練習問題が用意されています。
Google が所有し、現在は世界最大です。 クラウドソーシング データ サイエンティストと ML 実践者向けのウェブ プラットフォーム。したがって、Kaggle を使用すると、ブレインストーミングを行ったり、競争したり、実際の問題を解決したりできる、同じ分野の複数の専門家にアクセスできます。
Kaggle をデータ サイエンスに使用する理由
ビッグデータの台頭により、 データを調達する独自の方法 Kaggle 以外にも、これらのメソッドは日々飛躍的に増加しています。コードを学習および研究するためのさまざまなプラットフォームもあります。では、なぜ Kaggle を頼りになる学習プラットフォームにする必要があるのでしょうか?
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このセクションでは、Kaggle の詳細な利点と、世界中のデータ サイエンティストに非常に人気がある理由について説明します。
1. データセットの利用可能性
ほとんどのデータ サイエンティストにとってリアルタイム データの調達は重大な問題であるため、Kaggle のデータセットは最もよく使用される機能です。理論を学ぶために時間とお金を費やし、学んでいる間は練習できないことを想像してみてください。
Kaggle は、モデルのトレーニング中に利用できる 50,000 を超えるデータセットを提供することで、このイライラする問題を解決します。取り組みたい分野や解決したい問題に関係なく、Kaggle にはあなたのためのデータセットがあります。
もちろん、「よりホットな」データセットで作業することは、初心者にとってより有益な場合があります。知識はあらゆる問題に適用できますが、より一般的なデータセットを使用する方が簡単に助けを得ることができます。また、これらのデータセットは、CSV、JSON、SQLite など、さまざまなファイル形式で提供されることに注意してください。
2.無数のコード例
他の開発者プラットフォームと同様に、Kaggle は学習目的で膨大な数のコード スニペットとサンプルを提供します。専門家からコードを学ぶことは、開発者として成長するための素晴らしい方法の 1 つです。そうです、データ サイエンティストは時々コードを書く必要があります。
データセットと同様に、初心者はコード例を十分に利用できるように Python を使用することをお勧めします。 データサイエンスで最も人気のあるプログラミング言語 .それでも、より上級の学習者のために、Kaggle には R、Julia、および SQLite のコード スニペットがあります。
さらに重要なことに、Kaggle はこれらのコード スニペットをカスタマイズ可能な Jupyter Notebook 形式で表示するため、ファイルを編集してノートブックに必要な変更を加えることができます。
3. 対象となるデータ サイエンス コース
データ サイエンスはほとんどの人が認識しているよりも単純ですが、この分野には間違いなく複雑な理論がいくつかあります。しかし、理解を深めるために、 データ サイエンスの概念に関する Kaggle コース 、それらの実用的なアプリケーションに重点を置いています。
ありがたいことに、これらのコースは無料で、認められた認定資格を備えています。さらに、e ラーニング プラットフォームで利用できる満員の 1 か月間のコースを避けたい場合は、これらのより短く、より直接的なオプションを検討してください。
4. コミュニティ
テクノロジー分野では、成長と認知度のためにコミュニティが不可欠です。 Kaggle は、データ サイエンティストとしてのワンストップ オンライン コミュニティです。他の人から学び、ネットワークを構築し、自分の研究を公開する機会を提供します。質問をしたり、仲間とつながり、コミュニティを通じて既存の知識を深めることができます。
また、自分の作品を発表することで、その分野の専門家としての存在感を高めることができます。これは、就職活動にとって重要です。
5.競争と動機
大会では、自分が他の人に対してどのようにパフォーマンスし、どれだけの経験を積んできたかを直接見ることができます。また、より多くのテストに合格すればするほど、データ サイエンスの取り組みに自信が持てるようになります。
Kaggle では、同僚と知識をテストし、履歴書を向上させるためのデータ サイエンス コンテストがいくつかあります。さらに良いことに、これらのテストの多くには賞金があり、さらに魅力的です。
カグルの価格
さて、最も差し迫った質問、「Kaggle の費用はいくらですか?」驚くべきことに、このデータ サイエンスの逸品は完全に無料です。さまざまなデータセットを取得したり、コンテストに参加したり、コード サンプルを学習したり、作成した作品を無料で表示したりできます。でサインアップできます kaggle.com アカウントを作成して開始します。
データ サイエンティストとして Kaggle でできること
データ サイエンティストとしての仕事には、データの調達と分析が含まれます。 Kaggle は、AI モデルをトレーニングするための高品質のデータを提供し、データの調査結果を公開して公開できるようにします。
さらに、仲間のデータ エンジニアと協力して世界の問題を解決し、履歴書を作成し、継続的なコミュニティ構築を通じて高給の仕事に就くことができます。
Kaggle をデータ サイエンスに使用する方法
サインアップしたら、次は？ Kaggle を最大限に活用し、学習しながらキャリアを進めるには、いくつかの手順を踏む必要があります。
他の学習プラットフォームやコミュニティ プラットフォームと同様に、Kaggle はゲームのトップに到達するのに役立ちますが、そのメリットを最大化する方法を知っている場合に限ります。これがあなたのためのステップバイステップのガイドです。
1. 基礎知識を身につける
基本的なデータ サイエンスの知識なしで Kaggle を使用することは、基礎クラスを受講せずに上級試験を受けることに相当します。はい、Kaggle は初心者であろうとなかろうと誰でも使用できますが、混乱を避けるために、基本的なデータ サイエンスの概念に基づいている必要があります。
知っておく必要があります データサイエンスのキャリアを始める方法 Kaggle を始める前に、いくつかの詳細なコースを受講してください。また、基本的な Python プログラミング、統計、およびライブラリの使用方法を理解していることを確認してください。
2. データセットを調べる
初心者向けの知識の習得に成功したら、練習に役立つデータの探索を開始できます。ここで、Kaggle のデータセットが役に立ちます。
単純なコレクションから始めて、より複雑なコレクションに進む前に、利用可能なデータセットを調べてください。 Kaggle のデータセットは標準ですが、データが仕様を満たしていることを確認するためにチェックを実行する必要がある場合があります。
3. EDA コード スニペットを自分の作業と比較する
前に強調したように、サンプル コードを学習することは、能力を向上させる確実な方法です。選択したデータセットの [ノートブック] タブをクリックしてコード スニペットを調べ、元の作業と比較します。
さらに、探索的データ分析のために、最もアクティビティの多いコード サンプル、または認識されている貢献者からのコード サンプルに注目してください。これは、他のコード サンプルが自動的に悪いという意味ではありませんが、アクティビティが多いほど正確である可能性があります。
4. データ サイエンス ノートブックを調べる
コード スニペットで作業を修正すると、時間の経過とともに能力が向上することは間違いありません。つまり、より高度な課題に進むことができるようになります。特定の問題を解決するノートブックを注意深く調べて、それらを再現してみてください。
方法論と概念を理解することは、単にコードをコピーするよりも有益であることに注意してください。これにより可視性が向上する可能性がありますが、最終的には優れたデータ サイエンティストにはなりません。
コンピュータを購入するのに最適な時期はいつですか
5. 競技会に参加してスキルを磨く
上記のすべての手順を実行した後、メジャーに取り組む準備ができているはずです Kaggle コンテスト .特に最初に参加するときは、最初は競争が恐ろしいように見えるかもしれませんが、参加すればするほど自信が持てるようになります。
勉強はあなたをそこまでしか連れて行きません。競争だけであなたに触れることができる特定の概念と方法があります.その上、付属の賞金も問題ありません。
Kaggle で優れたデータ サイエンティストになる
特にデータ サイエンスのような広大な分野では、スキルを向上させるのに役立つコミュニティ プラットフォームのようなものはありません。 Kaggle のようなコミュニティに積極的に参加することで、知識や専門知識が向上するだけでなく、仕事やインターンシップなど、さまざまな機会に触れることができます。