Erfahren Sie, was Kaggle ist und wofür es hauptsächlich verwendet wird, was Kaggle-Wettbewerbe sind und wie Sie Kaggle zur Arbeitssuche verwenden können.
Kaggle ist eine Online-Community für Datenwissenschaftler und maschinelles Lernen. Wenn Sie dieser Community beitreten, erhalten Sie Zugriff auf die neuesten Entwicklungen bei Techniken des maschinellen Lernens, können an Wettbewerben teilnehmen und auf öffentliche Modelle und Datensätze zugreifen, die Sie zum Üben verwenden oder in Ihren eigenen Projekten implementieren können.
Kaggle ist eine wertvolle Ressource für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die ihre Fähigkeiten verbessern, mit anderen zusammenarbeiten und reale Datenprobleme lösen möchten. Erfahren Sie, was Kaggle ist, wie es verwendet wird und wie die Wettbewerbe aussehen.
Was ist Kaggle?
Kaggle ist eine Plattform für Fachleute aus den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, auf der Benutzer miteinander konkurrieren können, um die besten Modelle zur Lösung bestimmter Probleme oder zur Analyse bestimmter Datensätze zu erstellen. Die Plattform bietet auch eine Community, in der an Projekten zusammengearbeitet, Code und Datensätze ausgetauscht und von der Arbeit der anderen gelernt werden kann. Kaggle wurde 2010 gegründet und 2017 von Google übernommen. Die Plattform ist nun Teil von Google Cloud.
Kaggle veranstaltet eine Vielzahl von Wettbewerben, die von Organisationen gesponsert werden. Diese reichen von der Vorhersage medizinischer Ergebnisse über die Klassifizierung von Bildern bis hin zur Identifizierung betrügerischer Transaktionen. Durch die Teilnahme können Sie Ihre Modelle einreichen und ihre Leistung auf einer öffentlichen Bestenliste sehen sowie Feedback von anderen Wettbewerbern und der breiteren Kaggle-Community erhalten.
Neben Wettbewerben bietet Kaggle auch öffentliche Datensätze, Notizbücher zum maschinellen Lernen und Tutorials an, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen erlernen und üben können. Es ist zu einer beliebten Plattform für sowohl unerfahrene als auch erfahrene Datenwissenschaftler geworden, auf der sie ihre Fähigkeiten verbessern, ihre Portfolios aufbauen und sich mit anderen in der Branche vernetzen können.
Wofür wird Kaggle verwendet?
Einer der Hauptanwendungsbereiche von Kaggle sind Data Science-Wettbewerbe, bei denen die Teilnehmer miteinander konkurrieren können, um die besten Modelle zur Lösung bestimmter Probleme zu entwickeln. Diese Wettbewerbe werden von Organisationen aus aller Welt gesponsert und decken ein breites Themenspektrum ab, wie etwa Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und prädiktive Modellierung.
Kaggle wird auch verwendet für:
- Lernen: Kaggle bietet Ressourcen wie öffentliche Datensätze, Tutorials zum maschinellen Lernen und Code-Notizbücher, mit denen Benutzer Data-Science-Kenntnisse erlernen und üben können.
- Zusammenarbeit: Mit Kaggle können Benutzer Teams bilden und bei Einsendungen zusammenarbeiten, Code und Datensätze teilen und sich gegenseitig Feedback geben.
- Aufbau einer Community: Kaggle verfügt über eine große Community aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Datenenthusiasten und bietet Benutzern eine Plattform zum Vernetzen, Austauschen von Ideen und Zusammenarbeit an Projekten.
- Forschung: Die Datensätze und Wettbewerbe von Kaggle sind für Forschungszwecke von großer Bedeutung und machen das System zu einer Plattform zum Testen und Verbessern von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Insgesamt ist Kaggle eine vielseitige Plattform, die Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen zahlreiche Möglichkeiten bietet, von Lernen und Zusammenarbeit bis hin zur Forschung.
Was sind Kaggle-Wettbewerbe?
Bei Kaggle-Wettbewerben treten Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure gegeneinander an, um die besten Modelle zur Lösung bestimmter Probleme oder zur Analyse bestimmter Datensätze zu entwickeln. Diese Wettbewerbe werden von verschiedenen Organisationen gesponsert, von Unternehmen bis hin zu akademischen Einrichtungen. Teilnehmer aus aller Welt können teilnehmen.
Bei Wettbewerben geht es in der Regel um einen Datensatz und ein Problem. Die Teilnehmer müssen ein Modell entwickeln und einreichen, das das Problem löst oder die Zielvariable mit höchster Genauigkeit vorhersagt. Je nach Art des Datensatzes und des zu lösenden Problems haben Wettbewerbe verschiedene Strukturen, wie z. B. Klassifizierung, Regression oder Computer Vision.
Die Teilnehmer arbeiten während des gesamten Prozesses zusammen und tauschen Ideen aus. Bei manchen Wettbewerben werden den besten Teams sogar Preise verliehen. Die Teilnehmer können auch an Diskussionen und Foren zum Wettbewerb teilnehmen, wo sie Fragen stellen, Fortschritte teilen und Feedback von anderen Teilnehmern erhalten können.
Bei Kaggle-Wettbewerben können Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen ihre Fähigkeiten verbessern, neue Techniken erlernen und reale Probleme lösen. Sie bieten eine Plattform für Zusammenarbeit, Vernetzung und beruflichen Aufstieg und sind für Unternehmen zu einer beliebten Methode geworden, um Lösungen für datengesteuerte Herausforderungen per Crowdsourcing zu finden.
Nachfolgend finden Sie drei Beispiele für fortgeschrittene Kaggle-Wettbewerbe und ihre Preise:
1. Vesuv-Herausforderung: Tintenerkennung
Der Hauptpreis dieses Wettbewerbs beträgt 700.000 US-Dollar für das erstplatzierte Team, der Gesamtpreispool beträgt über eine Million US-Dollar. Über 500 Teams konkurrieren um diesen Wettbewerb, bei dem es um das Lesen von alten Schriftrollen geht, die nach Hunderten von Jahren entdeckt wurden [ 1 ].
2. Google: Isolierte Gebärdensprachenerkennung
Das Gesamtpreisgeld von Google für diesen Wettbewerb beträgt 100.000 US-Dollar, wobei das erstplatzierte Team 50.000 US-Dollar mit nach Hause nimmt. Über 1.000 Teams nahmen an diesem Wettbewerb teil, dessen Ziel es ist, Familienmitgliedern und Freunden gehörloser Menschen das Erlernen grundlegender Gebärden zu ermöglichen, um effektiv zu kommunizieren [ 2 ].
3. Lux AI Staffel 2
Bei einem Gesamtpreispool von 55.000 US-Dollar haben sich über 600 Teams für diesen Wettbewerb angemeldet, um den ersten Preis von 15.000 US-Dollar mit nach Hause zu nehmen. Der Schwerpunkt dieser Herausforderung liegt auf der Optimierung mehrerer Variablen und einem Allokationsproblem. Der Wettbewerb ist auch so konzipiert, dass er ein Element eines Eins-gegen-Eins-Wettbewerbs gegen andere Teilnehmer enthält [ 3 ].
Kaggle-Datensätze und -Modelle
Auf Kaggle haben Sie Zugriff auf Datensätze, die in verschiedenen Dateiformaten und Modellen verfügbar sind und offen mit der Online-Community geteilt werden. Kaggle-Datensätze profitieren auch von Community-Funktionen, mit denen Sie Techniken diskutieren und Code teilen können. Darüber hinaus können Sie private Datensätze erstellen, auf die nur Sie Zugriff haben. Zu den gängigen Dateiformaten, die Kaggle unterstützt, gehören JSON, CSVs und SQlite.
Kaggle gewährt Ihnen Zugriff auf eine breite Palette von Modellen für maschinelles Lernen, die Sie nach der Aufgabe filtern können, an der Sie gerade arbeiten, wie etwa Bildklassifizierung oder Objekterkennung, sowie nach Datentyp und Framework. Um Ihnen den Lernprozess zu erleichtern, bietet Kaggle Anleitungen, die Ihnen zeigen, wie Sie von Anfang bis Ende mit Modellen arbeiten.
Ist Kaggle bei der Arbeitssuche hilfreich?
Kaggles kann ein wertvolles Tool für die Arbeitssuche in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sein. Indem Sie an Wettbewerben teilnehmen, sich mit anderen Fachleuten vernetzen und Ihre Fähigkeiten präsentieren, können Sie Ihre Chancen auf Stellenangebote und den beruflichen Aufstieg erhöhen. Kaggles kann Ihnen bei der Arbeitssuche auf folgende Weise helfen:
- Fähigkeiten präsentieren: Durch die Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben können Sie potenziellen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen präsentieren. Wenn Sie einen Wettbewerb gewinnen oder eine hohe Platzierung erreichen, können Sie Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen, reale Probleme zu lösen, mit Daten zu arbeiten und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- Networking: Kaggle verfügt über eine große Community aus Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und Datenenthusiasten. Durch die Teilnahme an Wettbewerben, die Zusammenarbeit an Projekten und die Mitwirkung in der Community können Sie Kontakte zu anderen Fachleuten auf diesem Gebiet knüpfen und möglicherweise neue Stellen finden.
- Lernen: Kaggle bietet Ressourcen wie öffentliche Datensätze, Tutorials zum maschinellen Lernen und Code-Notebooks, mit denen Sie Data-Science-Kenntnisse erlernen und üben können. Dies kann Ihnen helfen, Ihr Wissen und Ihre Expertise zu verbessern und Sie für potenzielle Arbeitgeber attraktiver zu machen.
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