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Kaggle是什么？
Kaggle大数据竞赛
@简介：
Kaggle是一个全球知名的数据科学竞赛在线平台，由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，后由google收购；
Kaggle一开始以数据挖掘Data Mining起家，为的是可以快速高效的解决最棘手的问题。对参与者来说，不仅是考验自己能力，更是一场实战经验；
Kaggle的多数竞赛由企业或者研究机构发布，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案，通过众包的方式解决建模问题，诸如Google、Facebook、Microsoft等知名科技公司均在Kaggle上举办过数据挖掘比赛；
Kaggle竞赛平台：只要你有才，只要你能解决问题，全球优秀高校offer和优秀互联网公司入职加薪均有可能；
@亮点：
Kaggle竞赛由于题目有趣，不限年龄、背景和国籍，入门快且含金量高等优势，倍受留学生们的热捧，不止中学生可以参加，所有计算机爱好者，甚至计算机领域的从业人员都可以报名；
Kaggle竞赛平台类似于一对多的项目众包平台，避免了传统入职测试中的以学历何工作经历做初步筛选的弊端；
Kaggle一直致力于解决业界难题，不以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着
眼于个人技能，为优秀人才和公司之间搭建了一座桥梁；
对参赛者来说，他们不仅有机会接触丰富的真实数据，解决实际问题，角逐名次，赢取奖金。每年，Kaggle官方还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万；
个人的Kaggle Profile会显示所有参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等，基本就等同于一张实力证书；
如果你的未来是Data Science的方向，想要提升自己实力背景的话，以Kaggle在领域内的知名度，是你绝对不能错过机会。
Kaggle入门
Kaggle大数据竞赛
@参赛须知
1.适合人群：
- 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
2.竞赛时间：
- 全年滚动发布
- 具体可参照官网信息
@竞赛流程：
- 注册账号（一人只能有一个账号）
- 选择一个比赛项目
- 加入竞赛，理解项目需求
- 下载数据，训练模型，得出结果
- 提交结果（一般只需提交预测结果，每天可多次提交）
- 一直到时间截至，评出最优者
- 获奖的队伍必须提交源代码
@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
▌面向竞赛者
- Recruitment：赞助商为招聘数据科学家而设立的比赛，适合想要去发布公司求职的人，以各大公司需要招募相关职业为主；
- Featured：为解决商业问题，适合数据科学高手参与，通常是由公司，组织或政府等赞助的，奖金池最大；
- Research：解决学界前沿问题，同样适合数据科学高手参与，以研究为主要方向的竞赛，奖金相比Featured较少；
- Masters：大师级别比赛的，难度最高，项目也最少
@比赛技能要求
- 编程语言：
最基础的入门学者也得先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，可以迅速入门；
- 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；
- 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。
Kaggle常见问题
Kaggle大数据竞赛
问：哪类学生适合参加Kaggle？
答：
- Kaggle欢迎任何数据科学的爱好者，不限经验和背景；
- 刚入门的小白也可以利用小数据进行实践和练习，所以零基础、甚至文科生也能去尝试；
- 不过参加Kaggle还是需要有一定编程基础，同时对现实问题有浓厚兴趣，并擅长运用所学知识去解决这些问题的学生。
问：想要在Kaggle竞赛中取得名次，难吗？
答：
- 想在Kaggle竞赛中名列前茅的难度非常大；
- 因为一个竞赛项目往往参与人数可以达到数千人，但只有Top 1可以得到奖金；
- 根据以往经验来看，就算是有一定知识储备的业内选手组队，也很难在初次比赛中取得好名次；
- 由于Kaggle的获奖难度比较大，针对性的密集备赛还是很有必要的。
问：参加Kaggle对大学申请有什么作用？
答：
- 备赛过程中学习的编程语言等基础技能，可以为未来参加其他CS相关科研和独立项目做准备；
- 在Kaggle中解决问题的相关产出，无论最终结果如何，都可以当作品用来展示，也可以当作素材写进文书；
- Kaggle能够综合体现参赛人的能力，把作品主页发给学校看，会成为申请时的超级加分项！
