在数据科学越来越火的当下，Kaggle竞赛早已成为不少人提升能力、积累经验的重要平台。今天就来聊聊Kaggle竞赛到底是什么，都有哪些级别？不同级别的参赛难点是什么？以及不同阶段的学生参加Kaggle时会遇到哪些难点！附25年Kaggle竞赛题目推荐及培训安排！
Kaggle竞赛2025比赛推荐
比赛时间：全年线上，视想要参与的项目决定
预估出成绩周期：大部分在一周内即可出成绩
参与形式：3-5人kaggle组队参赛或/1v1挑战
竞赛模式：Kaggle人工智能挑战赛有各种分类，例如奖金极高竞争激烈的的 “Featured”，相对平民化的 “Research”等。整体的项目模式是一样的，就是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。
019月kaggle最新比赛推荐↘
✨比赛名称
NeurlPS - Open Polymer Prediction 2025 智能算法助力可持续材料开发
✨比赛时间
提交截止时间▶2025年9月15日
预计出结果时间▶2025年9月20日
0210月kaggle最新比赛推荐↘
✨比赛名称
NeurIPS - Ariel Data Challenge 2025 2025太空探索挑战：用AI解码系外行星信号
✨比赛名称
提交截止时间▶2025年9月24日
预计出结果时间▶2025年10月1日
0311月kaggle最新比赛推荐↘
✨比赛名称
ARC Prize 2025 2025 年通用大语言模型竞赛
✨比赛时间
提交截止时间▶2025年11月3日
预计出结果时间▶2025年11月10日
了解Kaggle竞赛培训组队详情👆
参加Kaggle竞赛你需要关注？
简单来说，Kaggle人工智能挑战是数据科学领域的主流竞赛平台。企业或者研究机构会在上面发布各种实际问题，比如预测用户是否会购买产品、给文本分类情感倾向等。参赛者需要通过处理数据、搭建模型等一系列操作来完成任务，平台会按照事先定好的指标给大家的成果排名。
高中生参加：基础薄弱？时间紧张？
难点：高中生基本没有系统学过数据科学和机器学习的知识，数学里的高数、线代，还有编程技能都比较欠缺，想理解数据处理和算法原理确实挺难。
建议：从基础补起，加强数学基础，比如函数、概率统计这些，同时学Python的基础语法和数据结构，Codecademy 这类在线课程就很适合入门。可以从简单的竞赛开始，比如 “Titanic - Machine Learning from Disaster”，数据量小、问题不复杂，多看看别人的教程和代码，慢慢积累经验。
大学生参加：知识零散？实战不足？
难点：虽然接触了一些专业基础课，但学得不够深入，知识比较零散，遇到复杂的算法原理和模型构建问题，很容易卡壳。课堂上理论学得多，实际参与数据科学项目的机会少，真到了处理竞赛里的真实数据、优化模型时，就会发现手忙脚乱。
建议：认真学好学校里的高数、线代、数据结构等课程，同时自己主动学机器学习知识，周志华的《机器学习》值得一看。跟着老师做科研项目，多积累实际操作经验。选竞赛时，挑和自己专业或兴趣相关的，试着独立完成从数据处理到模型优化的全流程。
Kaggle竞赛培训安排
想在Kaggle竞赛中拿到颇有竞争力的名次并不容易，对于新手小白来说，更是难上加难，因为这意味着要与来自全球的竞争者同场竞技，这些对手中更是不乏行业大咖。
学生想挑战kaggle，最好在导师的辅导下进行。我们已经为有意参赛的同学，配备了高水平的导师团队与完善的课程+组队服务！
kaggle竞赛培训（参考）
机构深耕背景提升竞赛11年多年，专门针对同学们的需求提供了对应的辅导方案，让你的kaggle备赛之路顺畅许多哦~
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
Kaggle竞赛辅导战绩
优异的成绩得益于专业的辅导和出色的团队配合，以及同学和老师的不懈努力！再次恭喜以上同学！
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
