Kaggle计算机竞赛详细介绍

kaggle,这是在CS领域最出名的竞赛之一,如果你学CS没有听过kaggle,就相当于学数学专业没有听过AMC一样不可思议。

Kaggle竞赛凭借它的题目有趣,不限年龄、背景和国籍,入门快且含金量高等优势,倍受准留学生们的热捧。如果你想学CS专业,就必须好好了解这个竞赛,一起来看看吧。

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竞赛介绍

Kaggle成立于2010年,是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲,可以提供一些数据,进而提出一个实际需要解决的问题;从参赛者的角度来讲,他们将组队参与项目,针对其中一个问题提出解决方案,最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。

除此之外,Kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛,奖金高达一百万美金,吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。从某种角度来讲,大家可以把它理解为一个众包平台,类似国内的猪八戒。但是不同于传统的低层次劳动力需求,Kaggle一直致力于解决业界难题,因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准,而是着眼于个人技能,为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。

竞赛含金量

助力名校申请

一段带奖金高难度的Kaggle比赛的 Prize Winner经历并不会比一段互联网大厂数据分析实习经历逊色,Kaggle项目可以直观地展现你的数据分析能力。Kaggle作为数据科学行业极富盛名的平台,在业界具有极高的认可度。在找相关工作时,一段Kaggle Prize Winner经历将大大提高你的录取概率。

学界认可度

得益于Kaggle的海量数据集和开放性,它还成为了一个非常棒的教学实践平台,吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project,以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。

Kaggle优势

  • Kaggle交流社区的活跃度非常高,许多优秀选手会在社区里开源代码、分享心得,一起成长

  • Kaggle会根据每场比赛的排名,受到许多企业认可

  • 比赛全英文,可以练习英语

业界含金量高

许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家,比如 Facebook、Amazon、Walmart。

Featured类的比赛为解决商业问题而设立,是Kaggle平台最主要的竞赛类型,奖金高竞争激烈,有金银铜牌奖励,对参赛选手的能力有一定的要求,同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名,对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。

引用知乎作者@a2方方老师所做的调研:

Kaggler A:参加此项目,你不可或缺的品质就是持续的热情和坚韧不拔的毅力,即使是对这方面很熟悉,和另外两个专攻CS和统计方向的小伙伴组队,一个难度中等的项目做下来也要投入两周,每天工作10h以上。更别提那些有着强迫症,一遍遍修改方案,直至deadline的完美主义大牛了。我相信没有一支夺冠队伍是在提交方案后完全没改过的,顶尖高手的成功不仅是基于他们的专业素养,还有其背后我们看不到的勤奋。

Kaggler B:在出国前对Kaggle竞赛闻所未闻,来到美国以后,在导师的引导下知道了Kaggle这个巨大的学习源,经常在上面学习。在我看来,Kaggle的背书还是非常有用的,排位前几十的都是大神级别,他们从来不需要找工作,都是工作来找他们。而对我们这样的小白,如果没有整块时间找实习或者没有找到合适的实习机会,利用闲暇时间做一些Kaggle项目,写在简历上也能算做一些项目经验,更容易得到面试;同时,在做项目的过程中,实实在在的Skills的提高也能让我们在求职时笔试的表现更好,获得更好的工作机会。

从这两个采访也不难看出kaggle竞赛对于不同阶段的学生甚至社会从业者的影响以及含金量有多大。

竞赛详细内容

竞赛要求:

编程语言

最基础的入门学者也需要学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手,推荐使用Python,因为Python作为一种强大的胶水语言,可迅速入门。

探索数据

光有编程语言是不够的,还需要学习如何探索性分析你手上的数据,这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议,你要学会取舍和迅速获取最有用的信息。

模型训练

熟悉使用机器学习库,培养良好的习惯,为之后的工作做铺垫实战,从初级可以逐渐增加难度。

参赛时间

全年滚动,随时可以报名

适合人群

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

竞赛流程:

  • 注册账号(一人只能有一个账号)

  • 选择想要参赛的项目

  • 下载题目的数据

  • 时间截止,评出最优者

  • 获奖的队伍必须提交源代码

注:可以以个人或组队的形式参加比赛,在参赛时可以相互分享经验。

比赛形式 :

Classic:在比赛开始后,用户可以访问完整的数据集。并可以选择在本地或在线进行建模、预测生成预测文件,最后提交预测结果。目前大多数比赛采取本形式。

Two-stage:分为第一阶段和第二阶段,第二阶段建立在第一阶段的结果上,第一阶段完成才可参加第二阶段。

Kernels:参赛者必须在线提交代码,更加公平,使每个参赛者都使用相同配置的电脑。

竞赛奖项设置

kaggle的评价体系 kaggle的用户评价体系是基于三个维度的:竞赛、代码以及社区参与。根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级:

Novice :初始等级,只要注册就算

Contributor :添加资料信息,并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。

Expert :获得两枚竞赛铜牌;5枚代码铜牌;以及50枚讨论铜牌

Master :获得一枚竞赛金牌,两枚竞赛银牌;10枚代码银牌;50枚讨论银牌以及总共200枚讨论奖牌

Grandmaster :获得5枚竞赛金牌,solo竞赛金牌;15枚代码金牌;50枚讨论金牌以及总共500枚讨论奖牌。

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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