Kaggle競爭
加入這個在線免費的Kaggle競賽課程，以獲得介紹到Kaggle平台。了解為什麼它是編碼人員通過使用數據集和代碼文件來交互和構建他們在數據科學方麵的專業知識的絕佳選擇。
你在Kaggle比賽中學到了什麼?
關於這個免費證書課程
本課程將首先向您介紹Kaggle的基礎知識。接下來，您將了解Kaggle社區和各種可供學習的課程。稍後，您將熟悉一些重要的主題，例如Kaggle數據集和代碼文件。接下來，你將經曆第一次Kaggle比賽。在課程結束時，您將對IPL Kaggle數據進行編碼。一旦你完成了這門免費課程，參加測試並獲得結業證書。
你準備好學習Kaggle Competition了嗎?不要再看了!我們的專業數據科學課程涵蓋了你需要成為該領域有成就的專家的所有技能。
課程大綱
在課程的第一個模塊中，您將獲得Kaggle的介紹。諸如Kaggle是什麼、Kaggle的重要性、Kaggle的不同用途以及Kaggle的好處等問題都得到了回答。
這個模塊討論了Kaggle社區和社區提供的好處。社區允許編碼人員相互交流，並作為一個集體實體來學習他們的技能。你還可以了解不同的課程，可以用於學習目的。
本模塊將指導使用Kaggle數據集，導入Kaggle上已有的數據集的過程，代碼文件的使用，下載這些文件的方法，以及上傳新代碼文件的過程。
在本模塊中，您將了解Kaggle平台舉辦的各種比賽。你可以通過參加這樣的比賽來學習和提升你的技能。在本課結束時，您將能夠欣賞Kaggle提供的各種機會。
本模塊將為您提供使用Kaggle對IPL數據集進行編碼的演示。在這個示例的幫助下，您將能夠認識到Kaggle在簡化使用數據集開發機器學習模型的過程中的重要性。您可以按照教程來更好地理解。
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常見問題
學習免費Kaggle競賽課程的先決條件是什麼?
學習這個免費的在線Kaggle競賽課程沒有先決條件。
完成免費的Kaggle競賽課程需要多長時間?
免費在線Kaggle競賽課程總時長為1小時。你可以在方便的時候學習這門課程，因為它是自學的。
我是否可以終身使用免費的Kaggle競賽課程?
是的，隻要beplay2018官网你成功注冊，Great Learning提供終身免費在線課程。
在Kaggle競賽課程結束後，我的下一個學習選擇是什麼?
完成本課程後，您可以根據需要選擇下一門課程。你也可以選擇專業的數據科學項目提升你在這個領域的職業技能。
Kaggle值得學習嗎?
是的，Kaggle是數據科學和機器學習領域最需要的技能之一。大約80- 90%的數據科學家或機器學習工程師使用Kaggle來學習開發模型和基於機器學習的算法，或者通過參加各種比賽來分析他們的技能。它是一個廣闊的探索平台，對初學者有很大的幫助。
成功的故事
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Kaggle競爭
Kaggle, b穀歌LLC的子公司，可以定義為一個網絡社區數據科學家數據科學愛好者和機器學習實踐者。Kaggle允許用戶搜索和發布數據集，在比賽期間探索和建立模型，同時與其他數據科學家和專家合作機器學習工程師在基於web的數據科學環境中，解開數據科學的挑戰。
讓我們來了解一下Kaggle我們在Kaggle上會有什麼樣的競爭對手因為Kaggle有很多競爭對手。我們可以根據自己的興趣參加其中的任何一個。
常見的競爭類型
特色:特色Kaggle數據科學競賽可能是Kaggle最出名的競賽。特色比賽吸引了許多最強大的專家，並提供高達100萬美元的獎金池。然而，它們仍然對任何人和所有人開放。
研究:研究競賽是Kaggle上另一種常見的競賽。例如，研究競賽比特色競賽有更多的創新問題。具有更多創新問題的研究競賽通常會因其實驗性質而獲得獎勵或分數。但是，它們提供了一個機會，可以通過稍微不那麼競爭的環境，抓住那些沒有清晰或簡單的解決方案，並且對指定領域或領域至關重要的問題陳述。
開始:從競賽開始是進入Kaggle競賽的最簡單、最直接的方式。作為一種半永久性的競爭，它們隻會被剛剛進入遊戲領域的新用戶所雇用機器學習．他們不提供獎勵或積分。由於其長期運行的性質，入門競賽可能是機器學習中最重要的物質化問題——這正是新手必須開始的!
數字識別器:《Getting Started》競賽設置兩個月滾動排行榜。一旦提交超過兩個月，它就會失效，不會計入排行榜。初學者可以利用Kaggle學習平台並參與幾個可用的軌道，它適合那些對免費動手數據科學學習感興趣的人熊貓來深度學習．在Kaggle比賽中，你會學到所有你想要的天賦。
操場上:操場競賽是一種“為了好玩”的Kaggle數據科學競賽，比入門更難。這些比賽總是提供相對機器學習的任務，並且同樣針對新手或好奇在低賭注設置中練習替換問題的卡格勒人。這種類型的Kaggle數據科學競賽的獎品從榮譽到小額現金獎勵不等。遊樂場比賽的一些例子如下:
其他比賽類型
招聘
在招聘競賽中，隻有個人才能參加為企業策劃的挑釁創建機器學習模型的競賽。在比賽結束時，有興趣的參與者可以上傳他們的簡曆，供公司或組織考慮，以便將來招聘他們。獎品是(可能)在主辦比賽的公司或組織的就業麵試。
年度
雖然從根本上說不是嚴格的競爭類型，但Kaggle保留了兩年一次的競爭。
有限的參與
Kaggle很少舉辦參與者有限的比賽，這些比賽大多是私人的，或者隻有被邀請的人才能參加。
下麵是一些特殊的Kaggle比賽格式。
簡單的比賽:簡單的比賽遵循質量Kaggle比賽格式。在簡單的比賽中，用戶在接受比賽規則後，可以在比賽開始時訪問整個數據集。作為參與者，您必須下載主辦方提供的信息或數據，在本地或筆記本上建立模型。您將生成一個預測文件，然後將您的預測文件作為提交上傳到Kaggle。在Kaggle上，大多數比賽都遵循這種模式。
兩級比賽:挑戰賽分為兩部分，分為兩個階段。階段2建立在從階段1獲得的結果之上，並且階段2涉及替換在階段開始時發布的測試數據集。進入第二階段的資格通常需要在第一階段成功提交。在兩階段的比賽中，閱讀和理解比賽的具體規則和時間表是至關重要的，因為每個比賽都有所不同。
代碼比賽:有些比賽是代碼比賽。在這些比賽中，所有提交的作品都是由Kaggle筆記本組成的，並且不可能直接將提交的作品上傳到比賽中。
這些比賽有兩個吸引人的特點。競爭更加穩定，因為所有用戶都有相應的硬件補貼。因此，獲勝的模型比其他競賽(如Code Chef和Code force)中的獲勝模型要簡單得多，因為它們需要在平台施加的計算約束下運行代碼。
代碼競賽將在您提交的筆記本上以其獨特的屬性(約束)生成。這些也可能受到CPU或GPU運行時、使用明顯數據的能力和訪問web等屬性的限製。要找出你想要遵守的約束條件，請查看特定競爭的需求。
