kaggle竞赛值得参加吗？kaggle竞赛课题及辅导全年滚动开班中！

Kaggle（人工智能）是目前全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台,Kaggle竞赛题目有趣，不限年龄、背景和国籍，入门快且含金量高等优势，哪些学生适合参加Kaggle，如何进行备赛？

kaggle竞赛含金量高吗？

在学习内容上：Kaggle竞赛内容跟国际课程中部分知识是相通的，比如，AP 计算机 Python 编程在 Kaggle 中可直接用于处理数据、搭建模型；IB 数学中的概率分布、回归分析等知识，在特征工程中也有广泛应用。学习kaggle可以巩固和拓展课内知识；

在海外升学方面，在 Common App 活动列表中，可直接填写 Kaggle获奖情况，展现学术综合实力；在文书中，Kaggle竞赛经历。可以让申请文书更丰富，增强综合实力。

kaggle竞赛适合哪些学生参加？

适合学生:对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣的高中生；有一定计算机背景的大学生

比赛类型：

getting star(入门级)难度系数:⭐

适合人群:Getting Started是kaggle难度最低的比赛，非常适合入门学习

playground(进阶级)难度系数:⭐⭐⭐

适合人群:难度稍微高一点，但难度也不会太高，主要面向打过初级比赛后，想要尝试增加难度的新手

Featured(高级)难度系数:⭐⭐⭐⭐⭐

适合人群:Featured是商业公司的比赛，在赛题背景和难度上都更难，适合深入学习

Research(研究级别)难度系数:⭐⭐⭐⭐⭐

适合人群:Research是学术类型的比赛，在赛题背景和难度上都更难，适合深入学习

kaggle竞赛要求

编程语言：

最基础的入门者也需要学会使用一门编程语言。推荐使用Python，可迅速入门。

探索性分析数据

除了编程语言，在探索数据时还需要学习如何探索性分析数据，（学会取舍和迅速获取最有用的信息）这是进入数据科学的第一步。

使用机器学习库

模型训练需要使用机器学习库，从初级可以逐渐增加难度，为之后的工作做铺垫实战，

活动内容：设置不同级别的挑战

比如卓越挑战奖“Featured”、基础考核“Getting Started”科学挑战“Research”

参与方式

3-5人组队参赛或单人参与,进行线上挑战

通过出题方给予的训练集建立模型再利用测试集算出结果用来评比

评分方式

项目会显示剩余时间、参与的队伍数量以及奖金，实时更新选手排位·在截止之前,选手可自由挑战,或者完善已提交的方案

活动时间：视想要参与的项目决定,全年皆可参与。

kaggle竞赛培训

机构起源于2014年，专注于国际竞赛辅导和规划，2024年kaggle竞赛辅导学员获得6金60银44铜，排名达TOP5%！kaggle课题上新中，扫码获取最新kaggle课题~

课堂形式：3-5人组队班课或1v1定制、线上授课

授课时长：20课时