kaggle大數據競賽項目

有個(ge) 比賽能讓你快速入門並掌握機器學習(xi) 和數據分析方法，實操實戰解決(jue) 真實企業(ye) 的商業(ye) 問題，助你收獲實習(xi) 、科研、留學offer。還有機會(hui) 拿下高達50000美金的獎勵，和全球頂尖的數據科學家決(jue) 戰光明頂。

競賽介紹
Kaggle成立於(yu) 2010年，是一個(ge) 進行數據發掘和預測競賽的在線平台。從(cong) 公司的角度來講，可以提供一些數據，進而提出一個(ge) 實際需要解決(jue) 的問題；從(cong) 參賽者的角度來講，他們(men) 將組隊參與(yu) 項目，針對其中一個(ge) 問題提出解決(jue) 方案，最終由公司選出的最佳方案可以獲得5K-10K美金的獎金。
除此之外，Kaggle官方每年還會(hui) 舉(ju) 辦一次大規模的競賽，獎金高達一百萬(wan) 美金，吸引了廣大的數據科學愛好者參與(yu) 其中。但是不同於(yu) 傳(chuan) 統的低層次勞動力需求，Kaggle一直致力於(yu) 解決(jue) 業(ye) 界難題，因此也創造了一種全新的勞動力市場——不再以學曆和工作經驗作為(wei) 唯一的人才評判標準，而是著眼於(yu) 個(ge) 人技能，為(wei) 頂尖人才和公司之間搭建了一座橋梁。
隻要你有才，隻要你能解決(jue) 問題，藤校offer和頂級互聯網公司入職加薪均有可能。

適合人群
適合對date science、date mining、machine learning感興(xing) 趣的高中生；
有一定計算機背景的人群。是絕佳提升申請背景的賽事。

賽事說明

賽題示例
Allstate索賠預測挑戰 - 使用客戶的購物曆史記錄來預測他們(men) 購買(mai) 的保險單
有害評論分類挑戰 - 預測維基百科上有害評論的存在和類型
Zillow獎 - 構建一個(ge) 機器學習(xi) 算法，可以挑戰Zesow，Zillow房地產(chan) 價(jia) 格估算算法
穀歌地標檢索挑戰 - 如果有圖像，您能在數據集中找到所有相同的地標嗎？
右鯨識別 - 識別航空照片中瀕臨(lin) 滅絕的露脊鯨
大規模分層文本分類 - 將維基百科文檔分類為(wei) 約300,000個(ge) 類別之一
泰坦尼克號：從(cong) 災難中進行機器學習(xi) ，預測泰坦尼克號的生存幾率
房價(jia) 預測：回歸方法
貓與(yu) 狗：創建一種算法去區分貓與(yu) 狗
紐約出租車行程持續時間：通過數據改善乘車時間預測
商店銷售預測
新用戶預定預測

基本流程
注冊(ce) 賬號（一人隻能有一個(ge) 賬號）
選擇一個(ge) 比賽項目
加入競賽，理解項目需求
下載數據，訓練模型，得出結果
提交結果（一般隻需提交預測結果，每天可多次提交）
一直到時間截至，評出最優(you) 者
獲獎的隊伍必須提交源代碼
注：上傳(chuan) 過一次結果之後，就直接加入了這場比賽。正式比賽中每個(ge) 團隊每天有5次的上傳(chuan) 機會(hui) ，然後就要等24小時再次傳(chuan) 結果，playground的是9次。

比賽技能要求
編程語言：最基礎的入門學者也得先學會(hui) 初步使用一門編程語言。對於(yu) 毫無基礎的新手，推薦使用Python，因為(wei) Python作為(wei) 一種強大的膠水語言，可以迅速入門。
探索數據：除編程語言外，還需要學習(xi) 如何探索性分析你手上的數據，這是進入數據科學的第一步。因為(wei) 通常到手的數據都多到不可思議，你要學會(hui) 取舍和迅速獲取最有用的信息。
模型訓練：熟悉使用機器學習(xi) 庫，培養(yang) 良好的習(xi) 慣，為(wei) 之後的工作做鋪墊實戰：從(cong) 初級可以逐漸增加難度。

比賽形式
Classic：在比賽開始後，用戶可以訪問完整的數據集。並可以選擇在本地或在線進行建模、預測生成預測文件，最後提交預測結果。目前大多數比賽采取本形式。
Two-stage：分為(wei) 第一階段和第二階段，第二階段建立在第一階段的結果上，第一階段完成才可參加第二階段。
Kernels：參賽者必須在線提交代碼，更加公平，使每個(ge) 參賽者都使用相同配置的電腦。

參賽時間

全年滾動，隨時可以報名。

競賽含金量

從(cong) 留學申請者的角度來看：對於(yu) 申請Data Science相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的同學來講，大數據的走紅使得Data Science的申請競爭(zheng) 愈演愈烈，因此如何提升背景也是大家非常關(guan) 心的問題。而Kaggle正好給大家提供了一個(ge) 非常好的平台，在這裏人人有參與(yu) 項目的機會(hui) ，無論你的背景是什麽(me) ，都可以通過選擇合適的項目來找到屬於(yu) 自己的位置，利用自己的專(zhuan) 業(ye) 優(you) 勢，為(wei) 整個(ge) team作出貢獻，豐(feng) 富簡曆的同時也能學習(xi) 一些幹貨，為(wei) 自己以後的學習(xi) 打好基礎。而其在領域內(nei) 的知名度足以讓你在眾(zhong) 多申請者中脫穎而出，絕對是申請利器！

從(cong) 求職者的角度來看：Kaggle提供了一個(ge) 非常好的學習(xi) 平台，在這裏你可以接觸到真正的業(ye) 界案例，收獲實際的項目經驗，在每一個(ge) 項目中不斷挑戰自己，甚至在Kaggle榜上占據一席之位，提高自己在業(ye) 內(nei) 的知名度，優(you) 秀的排位甚至可能帶來的非常好的工作機會(hui) 。

同時，也可以認識一群誌同道合的人，擴展自己的professional network，與(yu) 業(ye) 內(nei) 最頂尖的高手互動，尤其是很多隊伍在比賽結束後都會(hui) 公開自己的解法，如果這個(ge) 項目恰好你參與(yu) 過，為(wei) 之投入過無數個(ge) 日日夜夜，此時就是不可多得的學習(xi) 機會(hui) 。如果能在Kaggle這種高手雲(yun) 集的比賽中獲得一個(ge) 還不錯的成績，寫(xie) 在簡曆上足以打動你今後的Boss，跳槽就翻倍的高薪工作指日可待！值得一提的是，雖然是匯集精英的社區，Kaggle的論壇氛圍很好，對新人非常友好，大家一定要多看Script多請教！

【競賽報名/項目谘詢+微信：mollywei007】