Kaggle全球大數據競賽-競賽介紹

“近期在給同學們講專業(yè)介紹課，輪到計算機啦，開始填針對計算機的相關編程學術活動啦~

Kaggle大數據學術活動平臺

01 關于學術活動

Kaggle是一個全球知名的數據科學學術活動在線平臺。由Anthony Goldbloom和Ben Hamner創(chuàng)立于2010年，是全球最大的數據科學社區(qū)和數據科學學術活動平臺，2017年被Google收購。

Kaggle以數據挖掘起家，為了快速高效的解決最棘手的問題，該平臺發(fā)布了眾多數據科學、機器學習相關的學術活動。Kaggle的多數學術活動由企業(yè)或者研究機構發(fā)布，以學術活動獎勵的方式向全球征集解決方案，通過眾包的方式解決建模問題，諸如Google、Facebook、Microsoft等知名科技公司均在Kaggle上舉辦過數據挖掘比賽。

02 Kaggle優(yōu)勢

Kaggle交流社區(qū)的活躍度非常高，許多優(yōu)秀選手會在社區(qū)里開源代碼、分享心得，一起成長，Kaggle會根據每場比賽的排名，受到許多企業(yè)認可，Kaggle比賽全英文，可以練習英語哦~

03 適合人群

對數據科學、數據挖掘、機器學習感興趣的高中生，有一定計算機背景的大學生

04 學術活動類型其難度從初學到高階以及求職均有涉及，最常見的學術活動可以劃分為以下類型：

Featured

Kaggle最著名的比賽類型，適合數據科學高手參與。題目都是全面的機器學習問題，難度較高，通常是商業(yè)或科研難題，獎金池最大；

Research

科研和學術性較強的比賽，同樣適合數據科學高手參與，以實驗研究為主要方向的學術活動，一般需要較強的領域和專業(yè)知識，獎金相比Featured較少；

Getting Started

適合基礎入門選手，與Featured學術活動結構類似，但并沒有獎金，以初學者項目學習積攢經驗為主；

Playground

提供一些公開的數據集用于嘗試模型和算法；

InClass

使用平臺建立課堂學術活動

Analytics

05 學術活動時間全年滾動發(fā)布，具體可參照官網信息，Active Competitions即為目前可參加的比賽。

官方網站：http://www.kaggle.com/competitions

入門難度樣題：

06 學術活動流程

01注冊賬號（一人只能有一個賬號）

02選擇想要參賽的項目

03下載題目的數據

04時間截止，評出最優(yōu)者

05獲獎的隊伍必須提交源代碼

注：可以以個人或組隊的形式參加比賽，在參賽時可以相互分享經驗。

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