راهنمای مبتدیان برای Kaggle برای علم داده

آیا به علم داده علاقه دارید؟ در این راهنمای مبتدی، نحوه شروع کار با Kaggle، بزرگترین انجمن علم داده جهان را بیاموزید.

علیرغم محبوبیت اخیر، کلان داده در مقایسه با سایر زمینه های فناوری شناخته شده هنوز نسبتاً نامشخص است. در نتیجه، اکثر مبتدیان به دلیل کمبود داده ها و منابع، تمرین و مطالعه نظریه ها و مفاهیم را دشوار می دانند. با این حال، با استفاده از Kaggle برای علم داده، می توانید بدون استرس بر این مشکل غلبه کنید.

بنابراین، Kaggle چیست و چگونه می توانید در این پلتفرم یک توسعه دهنده حرفه ای شوید؟ در اینجا، یک نمای کلی از این ابزار برجسته علم داده دریافت خواهید کرد و متوجه خواهید شد که چرا بسیاری از متخصصان ساعت ها را صرف آن می کنند. برای کشف بیشتر به خواندن ادامه دهید.

کاگل چیست؟

Kaggle یک انجمن آنلاین برای علاقه مندان به علم داده و یادگیری ماشین (ML) است. این یک ابزار یادگیری برتر برای تازه کارها و حرفه ای ها است، با مشکلات تمرینی واقع بینانه برای تقویت مهارت های علم داده شما.

این پلتفرم که متعلق به گوگل است، در حال حاضر بزرگترین پلتفرم وب جمع سپاری شده در جهان برای دانشمندان داده و متخصصان ML است. بنابراین، Kaggle به شما امکان دسترسی به چندین متخصص در زمینه کاری خود را می دهد که می توانید با آنها طوفان فکری کنید، رقابت کنید و مشکلات زندگی واقعی را حل کنید.

چرا از Kaggle برای علم داده استفاده کنیم؟

با افزایش داده های بزرگ، راه های منحصر به فردی برای منبع داده ها در کنار Kaggle وجود دارد، و این روش ها هر روز افزایش می یابند. همچنین بسترهای مختلفی برای یادگیری و مطالعه کد وجود دارد. بنابراین، چرا باید Kaggle را به پلتفرم یادگیری خود تبدیل کنید؟

در این بخش، مزایای عمیق Kaggle و آنچه که آن را در بین دانشمندان داده در سراسر جهان بسیار محبوب می کند را خواهیم دید.

1. در دسترس بودن مجموعه داده ها

مجموعه داده‌های Kaggle پر استفاده‌ترین ویژگی آن هستند، زیرا منبع داده‌های بلادرنگ مشکل مهمی برای اکثر دانشمندان داده است. تصور کنید زمان و هزینه خود را صرف یادگیری تئوری ها می کنید و نمی توانید در حین یادگیری تمرین کنید.

Kaggle این مشکل خسته کننده را با ارائه بیش از 50000 مجموعه داده که می توانید در حین آموزش مدل ها استفاده کنید، حل می کند. صرف نظر از زمینه ای که می خواهید روی آن کار کنید یا مشکلی که می خواهید حل کنید، یک مجموعه داده برای شما در Kaggle وجود دارد.

مطلب مرتبط: چگونه یک کار تمام وقت و یک کار جانبی را بدون فرسودگی متعادل کنیم

البته، کار بر روی مجموعه داده‌های «گرم‌تر» ممکن است برای یک مبتدی مفیدتر باشد. اگرچه می توانید دانش خود را برای هر مشکلی به کار ببرید، دریافت کمک با مجموعه داده های رایج تر آسان تر است. همچنین، توجه داشته باشید که این مجموعه داده‌ها در قالب‌های فایل مختلف، از جمله CSV، JSON، SQLite و بسیاری دیگر ارائه می‌شوند.

2. نمونه های کد بی شماری

همانند دیگر پلتفرم‌های توسعه‌دهنده، Kaggle تعداد زیادی از کدها و نمونه‌ها را برای اهداف یادگیری ارائه می‌کند. مطالعه کد توسط متخصصان یکی از راه‌های شگفت‌انگیز برای رشد به‌عنوان یک توسعه‌دهنده است، و بله، دانشمندان داده باید گهگاه کد بنویسند.

مانند مجموعه داده ها، مبتدیان بهتر است با پایتون برای در دسترس بودن کافی نمونه های کد کار کنند، زیرا این زبان محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. با این حال، برای زبان‌آموزان پیشرفته‌تر، Kaggle دارای کدهایی در R، Julia و SQLite است.

مهمتر از آن، Kaggle این قطعه کد را در قالب Jupyter Notebook قابل تنظیم ارائه می دهد، که به شما امکان می دهد فایل ها را ویرایش کنید و تغییرات دلخواه را در نوت بوک خود ایجاد کنید.

3. دوره های هدفمند علوم داده

اگرچه علم داده ساده‌تر از آن چیزی است که بیشتر مردم تصور می‌کنند، اما بدون شک چند نظریه پیچیده در این زمینه وجود دارد. اما، برای درک بهتر، دوره های Kaggle متعددی در مورد مفاهیم علم داده، با تاکید بر کاربردهای عملی آنها وجود دارد.

خوشبختانه، این دوره ها رایگان هستند و با گواهینامه های معتبر ارائه می شوند. علاوه بر این، اگر ترجیح می دهید از دوره های فشرده یک ماهه موجود در سیستم عامل های آموزش الکترونیکی اجتناب کنید، این گزینه های کوتاه تر و مستقیم تر را بررسی کنید.

4. جامعه

در فضای فناوری، جوامع برای رشد و دیده شدن ضروری هستند. Kaggle جامعه آنلاین یک مرحله ای شما به عنوان یک دانشمند داده است، زیرا به شما این فرصت را می دهد که از دیگران بیاموزید، شبکه سازی کنید و کار خود را به نمایش بگذارید. می توانید سؤال بپرسید، با همتایان خود ارتباط برقرار کنید و دانش موجود خود را از طریق جامعه خود بسازید.

به نمایش گذاشتن کارتان به شما کمک می‌کند تا به عنوان یک متخصص در زمینه خود حضور چشمگیری داشته باشید، که برای یافتن شغل بسیار مهم است.

5. رقابت و انگیزه

مسابقات به شما این امکان را می‌دهد تا از نزدیک ببینید که چگونه در مقابل دیگران عمل می‌کنید و چقدر تجربه کسب کرده‌اید. همچنین، هرچه تست های بیشتری را با موفقیت پشت سر بگذارید، در سفر علم داده خود اطمینان بیشتری خواهید داشت.

مطلب مرتبط: نحوه استفاده از توابع در CSS کمتر

در Kaggle، چندین مسابقه علم داده وجود دارد تا دانش شما را در برابر همتایان آزمایش کنید و رزومه خود را تقویت کنید. حتی بهتر از آن، بسیاری از این آزمون‌ها جوایز نقدی دارند و جذاب‌تر می‌شوند.

قیمت گذاری Kaggle

اکنون، به فوری ترین سوال، “هزینه Kaggle چقدر است؟” با کمال تعجب، این جواهر علم داده کاملا رایگان است! می توانید مجموعه ای از مجموعه داده ها را دریافت کنید، در مسابقات شرکت کنید، نمونه کد را مطالعه کنید و کار خود را با هزینه صفر نمایش دهید. برای شروع می توانید در Kaggle.com ثبت نام کنید و یک حساب کاربری ایجاد کنید.

به عنوان یک دانشمند داده با Kaggle چه کاری می توانید انجام دهید؟

به عنوان یک دانشمند داده، شغل شما شامل منبع یابی و تجزیه و تحلیل داده ها است. Kaggle داده های با کیفیتی را برای آموزش مدل های هوش مصنوعی به شما ارائه می دهد و به شما امکان می دهد یافته های داده های خود را برای استفاده عمومی منتشر کنید.

علاوه بر این، می‌توانید با مهندسان دیگر داده کار کنید تا مشکلات جهانی را حل کنید، رزومه خود را بسازید، و از طریق ایجاد جامعه دائمی شغل‌های پردرآمد پیدا کنید.

نحوه استفاده از Kaggle برای علم داده

بعد از ثبت نام، بعدش چی؟ مراحل خاصی وجود دارد که باید برای استفاده حداکثری از Kaggle و پیشرفت شغلی خود در حین یادگیری بردارید.

مانند هر پلتفرم آموزشی و اجتماعی دیگری، Kaggle می تواند به شما کمک کند تا به اوج بازی خود برسید، اما تنها در صورتی که بدانید چگونه مزایای آن را به حداکثر برسانید. در اینجا یک راهنمای گام به گام برای شما آورده شده است.

1. دانش بنیادی را بدست آورید

استفاده از Kaggle بدون دانش پایه علوم داده معادل شرکت در آزمون های پیشرفته بدون گذراندن کلاس های اصلی است. بله، هر کسی می تواند از Kaggle استفاده کند، چه مبتدی و چه غیرمبتدی، اما برای جلوگیری از سردرگمی، باید بر مفاهیم اساسی علم داده مبتنی باشد.

شما باید بدانید که چگونه حرفه علم داده خود را شروع کنید و قبل از ورود به Kaggle چند دوره آموزشی عمیق بگذرانید. همچنین، مطمئن شوید که برنامه نویسی پایتون، آمار و نحوه استفاده از کتابخانه ها را درک می کنید.

2. از طریق مجموعه داده ها بروید

هنگامی که دانش مبتدی را با موفقیت به دست آوردید، اکنون می توانید جستجوی خود را برای داده ها برای کمک به تمرین راه اندازی کنید. اینجاست که مجموعه داده های Kaggle برای شما مفید می شود.

مطلب مرتبط: 6 بهترین سایت برای برگه های تقلب، میانبرها و کارت های مرجع سریع

مجموعه داده های موجود را کاوش کنید، از مجموعه های ساده قبل از فارغ التحصیلی گرفته تا مجموعه های پیچیده تر. اگرچه مجموعه داده های Kaggle استاندارد هستند، ممکن است همچنان بخواهید بررسی هایی را انجام دهید تا اطمینان حاصل کنید که داده ها با مشخصات شما مطابقت دارند.

3. قطعات کد EDA را با کار خود مقایسه کنید

همانطور که قبلاً تأکید شد، مطالعه کدهای نمونه راهی بی‌خطر برای بهبود توانایی‌های شماست. برای مطالعه و مقایسه با کار اصلی خود، روی برگه Notebooks مجموعه داده انتخابی خود کلیک کنید تا تکه کدها را مطالعه کنید.

علاوه بر این، برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی خود، روی نمونه کدهایی با بیشترین فعالیت یا از مشارکت کنندگان شناخته شده تمرکز کنید. این بدان معنا نیست که سایر نمونه‌های کد به طور خودکار بد هستند، اما به احتمال زیاد هر چه فعالیت بالاتر باشد، دقیق‌تر است.

4. دفترچه های علم داده را بررسی کنید

تصحیح کار خود با تکه‌های کد بدون شک توانایی‌های شما را با گذشت زمان بهبود می‌بخشد، به این معنی که اکنون می‌توانید به چالش‌های پیچیده‌تری پیش بروید. دفترچه هایی را که مسائل خاص را حل می کنند با دقت مطالعه کنید و سعی کنید آنها را تکرار کنید.

توجه داشته باشید که درک متدولوژی و مفهوم برای شما مفیدتر از کپی کردن کد خواهد بود. اگرچه این ممکن است دید شما را افزایش دهد، اما در نهایت شما را به دانشمند داده بهتری تبدیل نخواهد کرد.

5. برای تقویت مهارت های خود در مسابقات شرکت کنید

پس از گذراندن تمام مراحل بالا، باید آماده شرکت در مسابقات بزرگ Kaggle باشید. رقابت ممکن است در ابتدا ترسناک به نظر برسد، به خصوص زمانی که وارد اولین مسابقه می شوید، اما هر چه بیشتر شرکت کنید، اعتماد به نفس بیشتری خواهید داشت.

مطالعه فقط می تواند شما را تا این حد طولانی کند. مفاهیم و روش های خاصی وجود دارد که مسابقات به تنهایی می تواند شما را در معرض آنها قرار دهد. علاوه بر این، جایزه نقدی پیوست شده ضرری ندارد.

با Kaggle به دانشمند داده بهتری تبدیل شوید

هیچ چیزی مانند یک پلتفرم اجتماعی برای کمک به بهبود مهارت های خود، به خصوص در زمینه ای به وسعت علم داده وجود ندارد. مشارکت فعال در جوامعی مانند Kaggle نه تنها دانش و تخصص شما را بهبود می بخشد، بلکه می تواند شما را در معرض فرصت های متعددی از جمله مشاغل و کارآموزی قرار دهد.