Найти в Дзене
MLinside

Как не потеряться на Kaggle: пошаговый гайд для новичков

Если вы только начинаете изучать машинное обучение, Kaggle может показаться чем-то вроде закрытого клуба. Но на самом деле, это лучшая площадка, чтобы перейти от теории к практике и понять, как всё работает. Это крупнейшее сообщество специалистов по данным: здесь можно участвовать в соревнованиях, работать с реальными датасетами, делиться кодом и смотреть решения других. Площадка бесплатная, так что порог вхождения, это ваши знания и навыки. Создайте аккаунт и оформите профиль. Kaggle можно назвать соцсетью для датасайентистов, так что это поможет потом найти единомышленников. Изучите раздел Datasets. Найдите темы, которые вам интересны: спорт, экономика, медицина и т.д. (проверить, стоит ли добавить больше информации) Посмотрите Notebooks. Это примеры решений других участников. Можно обратить внимание на то, как они пишут код, какие модели выбирают. Выберите первое соревнование. Лучше начать с чего-нибудь попроще. Самый популярный вариант для новичков, это “Titanic: Machine Learning f
Оглавление

Если вы только начинаете изучать машинное обучение, Kaggle может показаться чем-то вроде закрытого клуба. Но на самом деле, это лучшая площадка, чтобы перейти от теории к практике и понять, как всё работает.

Что такое Kaggle

Это крупнейшее сообщество специалистов по данным: здесь можно участвовать в соревнованиях, работать с реальными датасетами, делиться кодом и смотреть решения других. Площадка бесплатная, так что порог вхождения, это ваши знания и навыки.

С чего начать:

Создайте аккаунт и оформите профиль. Kaggle можно назвать соцсетью для датасайентистов, так что это поможет потом найти единомышленников.

Изучите раздел Datasets. Найдите темы, которые вам интересны: спорт, экономика, медицина и т.д. (проверить, стоит ли добавить больше информации)

Посмотрите Notebooks. Это примеры решений других участников. Можно обратить внимание на то, как они пишут код, какие модели выбирают.

Выберите первое соревнование. Лучше начать с чего-нибудь попроще. Самый популярный вариант для новичков, это “Titanic: Machine Learning from Disaster”.

Сделайте свой первый ноутбук. Даже если просто повторять чужое решение, это уже вам поможет.

Общайтесь в комментариях. Kaggle это сообщество и общаться в комментариях, это лучшая часть любого обучения. Можно задать вопрос или попросить фидбек, не факт, что сразу, но ответ на свой вопрос вы получите.

Добавьте результат в портфолио. Это очень поможет потом на собеседованиях.

Главный совет, который мы бы дали тем, кто только начинает знакомство с платформой:

Не пытайтесь сразу попасть в топ. Ваша цель – понять, как устроен процесс: от загрузки данных до оценки метрик.

Ну и помните, что каждый ноутбук делает вас сильнее в аналитике, коде и понимании ML в целом.