Kaggle(人工智能)是目前全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台,Kaggle竞赛题目有趣,不限年龄、背景和国籍,入门快且含金量高等优势,哪些学生适合参加Kaggle,如何进行备赛?
kaggle竞赛含金量高吗?
在学习内容上:Kaggle竞赛内容跟国际课程中部分知识是相通的,比如,AP 计算机 Python 编程在 Kaggle 中可直接用于处理数据、搭建模型;IB 数学中的概率分布、回归分析等知识,在特征工程中也有广泛应用。学习kaggle可以巩固和拓展课内知识;
在海外升学方面,在 Common App 活动列表中,可直接填写 Kaggle获奖情况,展现学术综合实力;在文书中,Kaggle竞赛经历。可以让申请文书更丰富,增强综合实力。
kaggle竞赛适合哪些学生参加?
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
比赛类型:
getting star(入门级)难度系数:⭐
适合人群:Getting Started是kaggle难度最低的比赛,非常适合入门学习
playground(进阶级)难度系数:⭐⭐⭐
适合人群:难度稍微高一点,但难度也不会太高,主要面向打过初级比赛后,想要尝试增加难度的新手
Featured(高级)难度系数:⭐⭐⭐⭐⭐
适合人群:Featured是商业公司的比赛,在赛题背景和难度上都更难,适合深入学习
Research(研究级别)难度系数:⭐⭐⭐⭐⭐
适合人群:Research是学术类型的比赛,在赛题背景和难度上都更难,适合深入学习
kaggle竞赛要求
编程语言:
最基础的入门者也需要学会使用一门编程语言。推荐使用Python,可迅速入门。
探索性分析数据
除了编程语言,在探索数据时还需要学习如何探索性分析数据,(学会取舍和迅速获取最有用的信息)这是进入数据科学的第一步。
使用机器学习库
模型训练需要使用机器学习库,从初级可以逐渐增加难度,为之后的工作做铺垫实战,
活动内容:设置不同级别的挑战
比如卓越挑战奖“Featured”、基础考核“Getting Started”科学挑战“Research”
参与方式
3-5人组队参赛或单人参与,进行线上挑战
通过出题方给予的训练集建立模型再利用测试集算出结果用来评比
评分方式
项目会显示剩余时间、参与的队伍数量以及奖金,实时更新选手排位·在截止之前,选手可自由挑战,或者完善已提交的方案
活动时间:视想要参与的项目决定,全年皆可参与。
kaggle竞赛培训
机构起源于2014年,专注于国际竞赛辅导和规划,2024年kaggle竞赛辅导学员获得6金60银44铜,排名达TOP5%!kaggle课题上新中,扫码获取最新kaggle课题~
课堂形式:3-5人组队班课或1v1定制、线上授课
授课时长:20课时