Kaggle竞赛介绍！Kaggle竞赛题目/竞赛流程/竞赛辅导

　　Kaggle竞赛项目被公认为是数据科学和人工智能领域最具有含金量的背景提升项目之一。能够在Kaggle竞赛中获得名次，是申请名校的秘密武器，大大提高录取概率。那么kaggle竞赛参赛流程是怎样的?适合什么年龄参加?kaggle竞赛题目有哪些?还为大家整理了kaggle竞赛辅导课程~

　　01kaggle竞赛介绍

　　适合学生：对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣的高中生、有一定计算机背景的大学生

　　比赛时间：全年线上，视想要参与的项目决定，随时可以报名

　　参与形式：3-5人组队参赛或/1v1定制;线上进行挑战

　　竞赛要求：

　　1.编程语言最基础的入门学者也需要学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手，推荐使用Python，因为Python作为一种强大的胶水语言，可迅速入门。

　　2.探索数据光有编程语言是不够的，还需要学习如何探索性分析你手上的数据，这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议，你要学会取舍和迅速获取最有用的信息。

　　3.模型训练熟悉使用机器学习库，培养良好的习惯，为之后的工作做铺垫实战，从初级可以逐渐增加难度。

　　竞赛分类 ：(面向初学者 )

　　Getting Started：适合基础入门选手，与Featured竞赛结构类似，但并没有奖金，让初学者体会机器学习、积攒经验为主;

　　Playground：有趣的比赛，主要看创意，而非解决具体的研究问题

　　02kaggle竞赛流程

　　注册Kaggle账户

　　前往Kaggle的注册页面，填写必要的信息以创建一个新账户。

　　验证你的账户，并登录到你的Kaggle主页。

　　下载数据集

　　在你选择的竞赛页面上，找到“Data”部分，并下载数据集。

　　了解数据集的结构、特征和标签，这对你后续的建模工作至关重要。

　　数据预处理

　　使用Python(如pandas库)或其他编程语言进行数据清洗、转换和特征工程。

　　根据竞赛的要求，可能需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

　　选择模型

　　根据问题的性质和数据集的特点，选择合适的机器学习或深度学习模型。

　　对于高中生来说，可以从简单的模型开始尝试，如决策树、随机森林、逻辑回归等。

　　训练模型

　　使用训练集来训练你的模型。

　　监控模型的训练过程，并调整超参数以优化性能。

　　验证模型

　　使用验证集来评估模型的性能。

　　根据评估结果，调整模型或尝试其他方法。

　　提交预测结果

　　在竞赛的截止日期之前，使用你的模型对测试集进行预测，并生成预测结果文件。

　　在竞赛页面上找到“Submit Predictions”部分，并上传你的预测结果文件。

　　查看排名和结果

　　等待竞赛结束，并在Kaggle的排行榜上查看你的排名和结果。

　　03kaggle竞赛含金量

　　1.权威学术平台

　　kaggle是全球顶级的权威性数据科学竞赛平台，也是当今最大的数据科学家、机器学习开发者社区，其行业地位独一无二。

　　2.助力申请

　　从丰富简历的角度来看，kaggle比赛在全球的认可度都很高，一个好看的比赛排名绝对是申请利器!而且竞赛是论文最好的练兵场，如果能将项目成果拓展成论文发到顶会，更是极大的申请加分点。

　　3.项目收获

　　全面且有针对性地分析具体项目的代码能力

　　多种模型优化实战方法及理论特性探索能力

　　个人背景中证明实力的项目经历和面试素材

　　04kaggle竞赛辅导

　　授课形式：3-5人组队班课或1v1定制、线上授课

　　授课时长：20课时

　　适合学生：掌握一定编程基础，愿意花费时间去学习完成作业。