Kaggle競賽：大數據競賽平臺內容詳解

Kaggle Competitions Kaggle大數據學術活動平臺

學術活動介紹

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于2010年在墨爾本創(chuàng)立，后由google收購。Kaggle一開始以Data Mining起家，為的是可以快速高效的解決最棘手的問題。對參與者來說，不僅是考驗自己能力，更是一場實戰(zhàn)經驗。

Kaggle學術活動平臺類似于一對多的項目眾包平臺，只要你有才，只要你能解決問題，獎章獎金甚至入職加薪均有可能。并且，個人的Kaggle Profile會顯示所有參與過的項目、活躍度、實時排位、歷史最佳排位等，基本就等同于一張實力證書。如果你的未來是Data Science的方向，想要提升自己實力背景的話，以Kaggle在領域內的知名度，是你絕對不能錯過機會。

學術活動分類

雖然Kaggle的平臺門檻高，畢竟學術活動項目均以實際問題為基礎，各公司的難題不在少數，但其實，Kaggle對初學者也極其友好，其項目難度從初學到高階以及實際求職均有涉及，其中，最常見的學術活動篩選大致分成以下幾個類別：Featured：適合數據科學高手參與，通常是由公司，組織或政府等贊助的，獎金池最大
Research：同樣適合數據科學高手參與，以研究為主要方向的學術活動，獎金相比Featured較少
Recruitment：適合想要去發(fā)布公司求職的人，以各大公司需要招募相關職業(yè)為主
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
Masters：大師級別比賽的，難度最高，項目也最少

學術活動內容

雖然Kaggle平臺從初學到大師級的學術活動都非常豐富，但也不是毫無門檻的。

編程語言：
最基礎的入門學者也得先學會初步使用一門編程語言。對于毫無基礎的新手，推薦使用Python，因為Python作為一種強大的膠水語言，可以迅速入門。

探索數據：
光有編程語言是不夠的，還需要學習如何探索性分析你手上的數據，這是進入數據科學的第一步。因為通常到手的數據都多到不可思議，你要學會取舍和迅速獲取最有用的信息。

模型訓練：
熟悉使用機器學習庫，培養(yǎng)良好的習慣，為之后的工作做鋪墊

實戰(zhàn)：
從初級可以逐漸增加難度

學術活動要求

項目時間全年，視想要參與的項目決定申請，要求至少學會一門編程語言在網上注冊賬戶參賽

近期熱門國際學術活動
01美國生物奧林匹克 USABO
02紐約時報秋季評論大賽
03全美經濟學挑戰(zhàn)賽 NEC
04英國物理奧林匹克學術活動 BPhO
05國際腦科學大賽?BrainBee
06全球女性科創(chuàng)賽?Technovation
07美國高中生傳媒大賽
08美國計算機奧林匹克 USACO
09青年影響力大賽?YIC
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