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Malgré son récent gain de popularité, le big data est encore relativement incertain par rapport à d'autres domaines technologiques établis. En conséquence, la plupart des débutants trouvent difficile la pratique et l'étude des théories et des concepts en raison d'un manque de données et de ressources. Cependant, en utilisant Kaggle pour la science des données, vous pouvez surmonter ce problème avec peu ou pas de stress.
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Alors, qu'est-ce que Kaggle et comment devenir développeur professionnel sur cette plateforme ? Ici, vous aurez un aperçu de cet outil de science des données exceptionnel et comprendrez pourquoi de nombreux professionnels y consacrent des heures. Continuez à lire pour en savoir plus.
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Qu'est-ce que Kaggle ?
Kagglé est une communauté en ligne pour les passionnés de science des données et d'apprentissage automatique (ML). C'est un excellent outil d'apprentissage pour les novices et les professionnels, avec des problèmes pratiques réalistes pour affiner vos compétences en science des données.
Propriété de Google, c'est actuellement le plus grand du monde crowdsourcing plate-forme Web pour les scientifiques des données et les praticiens du ML. Ainsi, Kaggle vous donne accès à plusieurs professionnels de votre domaine avec lesquels vous pouvez réfléchir, rivaliser et résoudre des problèmes réels.
Pourquoi utiliser Kaggle pour la science des données ?
Avec l'essor des mégadonnées, il y a des moyens uniques de source de données en plus de Kaggle, et ces méthodes augmentent chaque jour à pas de géant. Il existe également diverses plateformes pour apprendre et étudier le code. Alors, pourquoi devriez-vous faire de Kaggle votre plateforme d'apprentissage incontournable ?
Dans cette section, nous verrons les avantages approfondis de Kaggle et ce qui le rend extrêmement populaire auprès des scientifiques des données du monde entier.
1. Disponibilité des ensembles de données
Les ensembles de données de Kaggle sont sa fonctionnalité la plus utilisée, car l'approvisionnement en données en temps réel est un problème important pour la plupart des data scientists. Imaginez passer votre temps et votre argent à apprendre des théories et ne pas pouvoir pratiquer pendant que vous apprenez.
Kaggle résout ce problème frustrant en fournissant plus de 50 000 ensembles de données que vous pouvez utiliser lors de la formation de modèles. Quel que soit le domaine sur lequel vous souhaitez travailler ou le problème que vous souhaitez résoudre, il existe un ensemble de données pour vous sur Kaggle.
Bien sûr, travailler sur des ensembles de données 'plus chauds' peut être plus bénéfique pour un débutant. Bien que vous puissiez appliquer vos connaissances à n'importe quel problème, il est plus facile d'obtenir de l'aide avec des ensembles de données plus courants. Notez également que ces ensembles de données sont disponibles dans différents formats de fichiers, notamment CSV, JSON, SQLite et bien d'autres.
2. D'innombrables exemples de code
Semblable à d'autres plates-formes de développement, Kaggle propose un grand nombre d'extraits de code et d'exemples à des fins d'apprentissage. Étudier le code d'experts est une façon incroyable de grandir en tant que développeur, et oui, les data scientists ont besoin d'écrire du code de temps en temps.
Comme les ensembles de données, les débutants feraient mieux de travailler avec Python pour la disponibilité suffisante d'exemples de code, car il est le langage de programmation le plus populaire pour la science des données . Néanmoins, pour les apprenants plus avancés, Kaggle propose des extraits de code dans R, Julia et SQLite.
Plus important encore, Kaggle présente ces extraits de code dans un format de bloc-notes Jupyter personnalisable, vous permettant de modifier des fichiers et d'apporter les modifications souhaitées à votre bloc-notes.
3. Cours ciblés en science des données
Bien que la science des données soit plus simple que la plupart des gens ne le pensent, il existe sans aucun doute quelques théories complexes dans ce domaine. Mais, pour mieux comprendre, il existe de nombreux Cours Kaggle sur les concepts de la science des données , en mettant l'accent sur leurs applications pratiques.
Heureusement, ces cours sont gratuits et accompagnés de certifications reconnues. De plus, si vous préférez éviter les cours complets d'un mois disponibles sur les plateformes d'apprentissage en ligne, explorez ces options plus courtes et plus directes.
4. Communauté
Dans l'espace technologique, les communautés sont essentielles pour la croissance et la visibilité. Kaggle est votre communauté en ligne unique en tant que data scientist, car elle vous donne la possibilité d'apprendre des autres, de réseauter et d'afficher votre travail. Vous pouvez poser des questions, entrer en contact avec des pairs et tirer parti de vos connaissances existantes via votre communauté.
La présentation de votre travail vous aide également à établir une présence notable en tant qu'expert dans votre domaine, ce qui est crucial pour la recherche d'emploi.
5. Concurrence et motivation
Les compétitions vous permettent de voir par vous-même comment vous vous comportez par rapport aux autres et combien d'expérience vous avez accumulée. De plus, plus vous réussissez de tests, plus vous gagnez en confiance dans votre parcours en science des données.
Sur Kaggle, il existe plusieurs concours de science des données pour tester vos connaissances par rapport à vos pairs et booster votre CV. Mieux encore, bon nombre de ces tests sont assortis de prix en espèces, ce qui les rend d'autant plus attrayants.
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Tarification Kaggle
Passons maintenant à la question la plus urgente : 'Combien coûte Kaggle ?' Étonnamment, ce joyau de la science des données est absolument gratuit ! Vous pouvez obtenir une gamme d'ensembles de données, participer à des concours, étudier des exemples de code et afficher votre travail sans frais. Vous pouvez vous inscrire sur kaggle.com et créez un compte pour commencer.
Que pouvez-vous faire avec Kaggle en tant que Data Scientist ?
En tant que data scientist, votre travail consiste à rechercher et à analyser des données. Kaggle vous présente des données de qualité pour la formation de modèles d'IA et vous permet de publier vos résultats de données pour un usage public.
De plus, vous pouvez travailler avec d'autres ingénieurs de données pour résoudre des problèmes mondiaux, créer votre CV et obtenir des emplois bien rémunérés grâce à la création constante d'une communauté.
Comment utiliser Kaggle pour la science des données
Après l'inscription, et ensuite ? Vous devez suivre certaines étapes pour tirer le meilleur parti de Kaggle et poursuivre votre carrière tout en apprenant.
Comme toute autre plate-forme d'apprentissage et communautaire, Kaggle peut vous aider à atteindre le sommet de votre jeu, mais seulement si vous savez comment maximiser ses avantages. Voici un guide étape par étape pour vous.
1. Obtenez des connaissances fondamentales
Utiliser Kaggle sans connaissances de base en science des données équivaut à passer des examens avancés sans passer par vos cours fondamentaux. Oui, tout le monde peut utiliser Kaggle, débutant ou non, mais vous devez être ancré dans les concepts essentiels de la science des données afin d'éviter toute confusion.
Tu dois savoir comment démarrer votre carrière en science des données et suivez des cours approfondis avant de monter sur Kaggle. Assurez-vous également de comprendre la programmation Python de base, les statistiques et l'utilisation des bibliothèques.
2. Parcourez les ensembles de données
Lorsque vous avez acquis avec succès des connaissances de débutant, vous pouvez maintenant lancer votre chasse aux données pour vous aider à vous entraîner. C'est là que les ensembles de données de Kaggle deviennent utiles pour vous.
Explorez les ensembles de données disponibles, en commençant par des collections simples avant de passer à des collections plus complexes. Bien que les ensembles de données de Kaggle soient standard, vous pouvez toujours effectuer des vérifications pour vous assurer que les données répondent à vos spécifications.
3. Comparez les extraits de code EDA avec votre travail
Comme souligné précédemment, l'étude des exemples de codes est un moyen infaillible d'améliorer vos capacités. Cliquez sur l'onglet Blocs-notes de votre jeu de données sélectionné pour obtenir des extraits de code à étudier et à comparer avec votre travail original.
De plus, concentrez-vous sur les exemples de code les plus actifs ou provenant de contributeurs reconnus pour votre analyse exploratoire des données. Cela ne signifie pas que d'autres exemples de code sont automatiquement mauvais, mais il y a de fortes chances que plus l'activité soit élevée, plus elle est précise.
4. Examinez les cahiers de science des données
Corriger votre travail avec des extraits de code améliorera sans aucun doute vos capacités avec le temps, ce qui signifie que vous pouvez désormais passer à des défis plus sophistiqués. Étudiez attentivement les cahiers qui résolvent des problèmes spécifiques et essayez de les reproduire.
Notez que comprendre la méthodologie et le concept vous sera plus bénéfique que de simplement copier du code. Bien que cela puisse augmenter votre visibilité, cela ne fera finalement pas de vous un meilleur data scientist.
5. Participez à des compétitions pour affiner vos compétences
Après avoir suivi toutes les étapes ci-dessus, vous devriez être prêt à vous engager dans des Compétitions Kaggle . La compétition peut sembler terrifiante au départ, surtout lors de votre première participation, mais plus vous participez, plus vous deviendrez confiant.
Étudier ne peut vous emmener que jusqu'à présent; il existe certains concepts et méthodes auxquels seuls les concours peuvent vous exposer. De plus, le prix en argent attaché ne fait pas de mal.
Devenez un meilleur Data Scientist avec Kaggle
Rien de tel qu'une plateforme communautaire pour vous aider à améliorer vos compétences, notamment dans un domaine aussi vaste que la science des données. L'implication active dans des communautés comme Kaggle améliore non seulement vos connaissances et votre expertise, mais peut également vous exposer à de nombreuses opportunités, y compris des emplois et des stages.