A pesar de su reciente aumento en popularidad, los macrodatos aún son relativamente inciertos en comparación con otras áreas tecnológicas bien establecidas. Como resultado, a la mayoría de los principiantes les resulta difícil practicar y estudiar teorías y conceptos debido a la falta de datos y recursos. Sin embargo, con Kaggle para Data Science, puede superar este problema con poco o ningún estrés.
Entonces, ¿qué es Kaggle y cómo puedes convertirte en un desarrollador profesional en esta plataforma? Aquí obtendrá una descripción general de esta excelente herramienta de ciencia de datos y comprenderá por qué tantos profesionales pasan horas usándola. Sigue leyendo para descubrir más. Verificar Las mejores maneras fáciles de obtener experiencia SQL antes de su primer trabajo.
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¿Qué es Kaggle?
Kaggle Es una plataforma que proporciona una comunidad en línea para entusiastas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML). Es la mejor herramienta de aprendizaje para principiantes y profesionales, con problemas de práctica realistas para mejorar sus habilidades en ciencia de datos. Kaggle permite a los usuarios buscar y publicar conjuntos de datos, explorar y crear modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, trabajar con otros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y participar en concursos para resolver desafíos de ciencia de datos.
Propiedad de Google, actualmente es la plataforma web colectiva más grande del mundo para científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático. Por lo tanto, Kaggle le brinda acceso a muchos profesionales en su campo con quienes puede intercambiar ideas, competir y resolver problemas de la vida real.
¿Por qué usamos Kaggle para la ciencia de datos?
Los expertos definen big data como cualquier conjunto de datos que es más grande que la capacidad de procesarlos usando las herramientas de bases de datos tradicionales en términos de capturar, compartir, transferir, almacenar, administrar y analizar dentro de un período de tiempo aceptable para esos datos, y desde el punto Desde el punto de vista de los proveedores de servicios, estas son las herramientas y los procesos que necesitan las empresas para tratar una gran cantidad de datos con fines de análisis.
Con el surgimiento del concepto de Big Data, existen formas únicas de aprender fuentes de datos además de Kaggle, y estos métodos están creciendo a pasos agigantados todos los días. También hay muchas plataformas para aprender y estudiar código. Entonces, ¿por qué deberías hacer de Kaggle tu plataforma de aprendizaje?
En esta sección, veremos los beneficios detallados de Kaggle y lo que lo hace tan popular entre los científicos de datos de todo el mundo.
1. Disponibilidad de conjuntos de datos
Los conjuntos de datos de Kaggle son su característica más utilizada, la adquisición de datos en tiempo real es un gran problema para la mayoría de los científicos de datos. Imagine gastar su tiempo y dinero aprendiendo las teorías y no poder practicar mientras aprende.
Kaggle resuelve este frustrante problema al proporcionar más de 50.000 XNUMX conjuntos de datos que puede usar mientras entrena sus modelos. No importa en qué campo quiera trabajar o qué problema quiera resolver, hay un conjunto de datos para usted en Kaggle.
Por supuesto, trabajar en conjuntos de datos más "populares" puede ser más beneficioso para los principiantes. Aunque puede aplicar su conocimiento a cualquier problema, es más fácil obtener ayuda con los conjuntos de datos más comunes. También tenga en cuenta que estos conjuntos de datos vienen en diferentes formatos de archivo, incluidos CSV, JSON, SQLite y muchos más.
2. Innumerables ejemplos de código
Al igual que otras plataformas de desarrollo, Kaggle ofrece una gran cantidad de fragmentos de código y ejemplos con fines de aprendizaje. Estudiar el código de los expertos es una excelente manera de crecer como desarrollador y, sí, los científicos de datos necesitan escribir código de vez en cuando.
Al igual que los conjuntos de datos, es mejor que los principiantes trabajen con Python para tener suficiente disponibilidad de ejemplos de código, ya que es el lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos. Sin embargo, para los estudiantes más avanzados, Kaggle tiene fragmentos de código para R, Julia y SQLite.
Lo que es más importante, Kaggle ofrece estos fragmentos de código en un formato de Jupyter Notebook personalizable, lo que le permite modificar archivos y realizar los cambios deseados en su notebook.
3. Cursos de ciencia de datos específicos
Aunque la ciencia de datos es más simple de lo que la mayoría de la gente cree, existen algunas teorías indudablemente complejas en este campo. Pero, para una mejor comprensión, hay muchos más. Cursos de Kaggle Sobre conceptos de ciencia de datos, con un enfoque en sus aplicaciones prácticas.
Afortunadamente, estos cursos son gratuitos y vienen completos con certificados reconocidos. Además, si prefiere evitar los concurridos cursos de un mes disponibles en las plataformas de aprendizaje electrónico, explore estas opciones más breves y sencillas. Verificar Cómo convertirse en un especialista en entrada de datos.
4. Sociedad
En tecnología, las comunidades son esenciales para el crecimiento y la visión. Kaggle es su comunidad en línea y su apoyo como científico de datos, porque le brinda la oportunidad de aprender de otros, establecer contactos y mostrar su trabajo. Puede hacer preguntas, conectarse con sus compañeros y aprovechar su conocimiento existente a través de su comunidad.
Mostrar su trabajo también lo ayuda a construir una presencia destacada como experto en su campo, lo cual es crucial para su búsqueda de empleo.
5. Competencia y motivación
Las competiciones te permiten ver de primera mano cómo te desempeñas frente a otros y cuánta experiencia has ganado. Además, cuantos más exámenes apruebe, más seguro estará en su viaje de ciencia de datos.
En Kaggle, hay muchos concursos de ciencia de datos para poner a prueba sus conocimientos frente a sus compañeros y mejorar su currículum. Aún mejor, muchos de estos cuestionarios tienen premios en efectivo, lo que los hace aún más atractivos.
Precios de Kaggle
Ahora, a la pregunta más apremiante, "¿Cuánto cuesta Kaggle?" ¡Sorprendentemente, esta joya de la ciencia de datos es completamente gratis! Puede obtener una colección de conjuntos de datos, participar en concursos, estudiar muestras de código y exhibir su trabajo sin costo alguno. Puedes registrarte en Kaggle.com Crea una cuenta para empezar.
¿Qué puedes hacer con Kaggle como científico de datos?
Como científico de datos, su trabajo consiste en obtener y analizar datos. Kaggle le proporciona datos de alta calidad para entrenar modelos de IA y le permite publicar los resultados de sus datos para uso público.
Además, puede trabajar con otros ingenieros de datos para resolver problemas mundiales, crear su currículum y conseguir trabajos bien remunerados a través de la construcción continua de la comunidad.
Cómo usar Kaggle para la ciencia de datos
Después del registro, ¿qué sigue? Hay algunos pasos que debe seguir para aprovechar al máximo Kaggle y avanzar en su carrera mientras aprende.
Como cualquier otra plataforma educativa y comunitaria, Kaggle puede ayudarlo a llegar a la cima de su juego, pero solo si sabe cómo maximizar sus beneficios. Aquí hay una guía paso a paso.
1. Obtener conocimientos básicos
Usar Kaggle sin conocimientos básicos de ciencia de datos es equivalente a realizar exámenes avanzados sin pasar por las clases principales. Sí, cualquiera puede usar Kaggle, principiante o no, pero debe estar familiarizado con los conceptos básicos de ciencia de datos para evitar confusiones.
Debe saber cómo comenzar su carrera en ciencia de datos y tomar algunos cursos detallados antes de ingresar a Kaggle. Además, asegúrese de comprender la programación básica de Python, las estadísticas y cómo usar las bibliotecas. Verificar Las mejores aplicaciones y herramientas de análisis de datos que puede aprender a usar rápidamente.
2. Muévase a través de conjuntos de datos
Cuando haya adquirido con éxito el conocimiento del principiante, ahora puede comenzar a buscar datos que lo ayuden a practicar. Aquí es donde los conjuntos de datos de Kaggle son útiles.
Explore los conjuntos de datos disponibles, comenzando con los sencillos antes de pasar a los más complejos. Aunque los conjuntos de datos de Kaggle son estándar, es posible que desee realizar comprobaciones para asegurarse de que los datos cumplan con sus especificaciones.
3. Compare fragmentos de código EDA con su trabajo
Como se enfatizó anteriormente, estudiar muestras de código es una forma infalible de mejorar sus habilidades. Haga clic en la pestaña Cuadernos en el conjunto de datos seleccionado para obtener fragmentos de código para estudiar y comparar con su trabajo original.
Además, concéntrese en muestras de código con la mayor actividad o de contribuyentes reconocidos para el análisis exploratorio de datos. Esto no significa que otras muestras de código sean automáticamente malas, pero lo más probable es que cuanta más actividad, más precisa es.
4. Examen de cuadernos de ciencia de datos
La depuración de su trabajo con fragmentos de código mejorará sus capacidades con el tiempo, lo que significa que ahora puede avanzar hacia desafíos más complejos. Estudia detenidamente los cuadernos que resuelven problemas específicos y trata de repetirlos.
Tenga en cuenta que comprender la metodología y el concepto será más beneficioso para usted que simplemente copiar el código. Si bien esto puede aumentar su visibilidad, al final no lo convertirá en un mejor científico de datos.
5. Participa en competencias para perfeccionar tus habilidades
Después de haber seguido todos los pasos anteriores, debería estar listo para participar. Competiciones de Kaggle Principal. La rivalidad puede parecer intimidante al principio, especialmente cuando te involucras por primera vez, pero cuanto más participes, más confianza tendrás.
Estudiar solo puede llevarte hasta cierto punto; Hay ciertos conceptos y métodos a los que solo las competiciones pueden exponerte. Además, el premio en efectivo adjunto no duele. Verificar ¿Qué son los centros de datos y por qué son importantes?
Conviértete en un mejor científico de datos con Kaggle
No hay nada como una plataforma comunitaria para ayudarlo a mejorar sus habilidades, especialmente en un campo tan amplio como la ciencia de datos. La participación activa en comunidades como Kaggle no solo mejora su conocimiento y experiencia, sino que también puede exponerlo a muchas oportunidades, incluidos trabajos y pasantías. Puedes ver ahora ¿Qué es la manipulación de datos y cómo se puede evitar?
