kaggle

是一個(gè)全球知名的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)在線平臺(tái)，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，為了是可以快速高效的解決最棘手的問題。大部分的學(xué)術(shù)活動(dòng)均由企業(yè)或研究者發(fā)布，將數(shù)據(jù)，問題和期望指標(biāo)同步更新，以學(xué)術(shù)活動(dòng)獎(jiǎng)勵(lì)的方式向全球征集解決方案。對(duì)問題發(fā)布者來說，他可以方便的篩選出最有成效的方案，而對(duì)參與者來說，不僅是考驗(yàn)自己能力，更是一場實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

適合人群

對(duì)于申請(qǐng)Data Science相關(guān)專業(yè)的同學(xué)來講，大數(shù)據(jù)的走紅使得Data Science的申請(qǐng)競爭愈演愈烈，因此如何提升背景也是大家非常關(guān)心的問題。而Kaggle正好給大家提供了一個(gè)非常好的平臺(tái)，在這里人人有參與項(xiàng)目的機(jī)會(huì)，無論你的背景是什么，都可以通過選擇合適的項(xiàng)目來找到屬于自己的位置，利用自己的專業(yè)優(yōu)勢，為整個(gè)team作出貢獻(xiàn)，豐富簡歷的同時(shí)也能學(xué)習(xí)一些干貨，為自己以后的學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。而其在領(lǐng)域內(nèi)的知名度足以讓你在眾多申請(qǐng)者中脫穎而出，絕對(duì)是申請(qǐng)利器

Kaggle學(xué)術(shù)活動(dòng)題目

部分題目展示：
1.Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements（Use news analytics to predict stock price performance）
2.Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification（Detect toxicity across a diverse range of conversations）
3.Santander Customer Transaction Prediction（Can you identify who will make a transaction?）

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