國際競賽 | Kaggle數據科學競賽

Kaggle數據科學學術活動?谷歌旗下的 Kaggle 是一個數據建模和數據分析學術活動平臺。該平臺是當下最流行的數據科研賽事平臺，其組織的賽事受到全球數據科學愛好者追捧。 如果學生能夠在該平臺的一些比賽中獲得較好的名次，不僅可以贏得大量的獎金，還可以收獲Google、Amazon等知名互聯網公司的面試邀請。

同時，學生在kaggle上的排名也能體現學生在數據科學、人工智能學科方向上強烈的興趣，進而在學生申請和未來就業的過程中，幫助學生展現自己在編程和算法上的競爭力。

學習數據科學是深入了解人工智能?(AI) 的必經之路。數據科學是機器學習的基礎，而機器學習是人工智能最核心的算法實現方式。

為什么要參加Kaggle數據科學學術活動?Kaggle 是展現學生數據科學學術能力的極佳渠道。現在，數據科學、人工智能算法領域的學者以及從事數據相關行業人士都會在學習工作之余在 Kaggle 上參加自己感興趣的比賽，同業內人士進行交流學習，提高自己的專業水平。

除了算法專家之外，有越來越多其他學科方向的學生和從業人員想要通過數據科學的方式提高自己使用算法解決問題的能力。這些學科既包括理工科（物理、化學、工程、環境、能源等）和社會科學（經濟學、心理學、社會學）也包括文學、歷史學和人文學科。

科研方法?AI＋X數據驅動型科研

AI＋X數據驅動型科研 是指使用人工智能 (AI) 算法，收集、處理、分析具體學科 (X) 的數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，如物理、化學、生物、工程、心理學、社會學甚至文學。

與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

以AI算法預測染色體中的癌癥基因為例：使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

Kaggle學術活動舉例??舊金山犯罪分類問題研究

該比賽由Kaggle平臺主辦。比賽通過研究在舊金山發生的犯罪事件、犯罪地點和犯罪時間來對舊金山的犯罪情況進行分類。在有方的配套課程中，學生將會通過數據可視化、機器學習分類算法入門和進階等課程實現犯罪分類預測。

該比賽涉及的相關學科有：數據科學、機器學習、城市研究、犯罪學。犯罪是社會的現象之一，研究犯罪將能為有效地減少、預防和預測犯罪做貢獻。

通過參與該比賽，學生將展現出對犯罪問題的研究和關注，并且展現出使用計算機方法對犯罪問題的分類預測能力。

共享單車分布研究

該比賽由Kaggle平臺主辦。通過收集分析共享單車騎行時長、出發地點、到達地點等騎車數據來預測共享單車在華盛頓特區的運行情況和市場需求。在課程中，學生將通過數據可視化、機器學習回歸算法入門和進階等課程預測共享單車市場需求。

該比賽涉及的相關學科有：數據科學、機器學習、城市研究、共享經濟。共享單車在各個城市大力發展的同時，也帶來了停車難，停車亂等社會管理問題。

參與該比賽的學生展現出對社會熱點和新生公共事物的關注，并且展現出用前沿的計算機方法解決社會熱點問題的能力。

奔馳環保測試優化大賽

本次比賽由梅賽德斯-奔馳贊助，在 Kaggle 平臺上進行，旨在開發一套算法以 縮短奔馳汽車在工廠中進行測試的時間。該比賽吸引了來自全球的近四千支參 賽隊伍競爭總計 25,000 美元的獎金。課程中，學生將通過數據可視化、機器學習回歸算法入門和進階等課程完成優化測試。

該比賽涉及的相關學科有：數據科學、機器學習、環境科學。

參與該比賽的學生不僅展現出自己關注時事的態度——在中學階段就已經具有極強的社會責任感和人文情懷，而且彰顯了自己不只滿足于書本知識的學術好奇心，用前沿的科研思維設計精巧的算法，來解決自己在現實中發現的問題。

學術活動指導成果?成果1學術活動指導排名

參加有方Kaggle數據學術活動指導的學生將在有方的幫助下將課程成果上傳至Kaggle參與全球排名。順利完成課程所有學習內容的學生將可以在Kaggle的學術活動排名中達到至少前50%及以上的名次，超過大部分行業內和學界的數據科學家。如果學生在課程中和課后愿意投入更多時間，那么排名結果將會更優秀。以有方指導成果為例，在數十位完成比賽的學生中，有多位學生達到前30%的學術活動排名，表現出色的學生甚至達到比賽前15%和5%。

成果2學術能力提升

參加Kaggle學術活動指導的學生將接觸到計算機人工智能方向最前沿的研究方法和算法知識。在課程中，學生將在導師的指導下，通過項目制的學習方法親自動手編寫代碼。除了完成課程學習和學術活動輔導之外，本次輔導還能幫助學生更好地掌握AP、IB、A-Level等計算機科學、統計學和數學的課程內容。

成果3證明自我驅動力，為申請助力

Kaggle作為世界上最大的數據科學交流學術活動平臺吸引了眾多數據科學家、研究人員甚至業內知名人士參加。如果學生作為高中生就能和這些參賽者同臺競技，這一定會成為申請材料中亮眼的一筆。

錄取流程

Kaggle數據科學學術活動項目采取審核制招生制度，每個課題每期至多錄取兩組學生，我們將通過兩輪面試評估課程匹配度，以確定最終入選的學生名單。

適合學生

有志于申請美國前50名大學的9-12年級學生；

對人工智能和機器學習算法感興趣；

有志于就讀計算機、數據科學專業，從事相關領域工作；

對于學生在專業領域的基礎沒有要求，我們會提供學術知識培訓幫助學生入門相關專業。

人數費用一人參賽22,500 元；二人參賽21,000 元（每人），需由學生自行組隊并同時進行課程；三人參賽19,500 元（每人），需由學生自行組隊并同時進行課程；