这篇文章主要讲解了“Kaggle有哪些优势”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Kaggle有哪些优势”吧！
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在Kaggle上，人们可以分享想法，获得启发，同其他数据科学家展开竞争，学习新事物和编程技巧，观察诸多真实数据科学应用的实例。这里有许多能应用于多种场合的数据集，或简单如电子游戏销售，或庞杂重要如空气污染数据。
这些数据取自现实世界，几经引用参考，可用来训练并评测那些真正对人有帮助的项目模型。Kaggle另有许多实用的特色功能，比如数据、代码、社区、灵感、竞赛和课程等。
Kaggle有许多优势，这些都是你应当使用Kaggle的原因。
1.数据
Kaggle上有一些可用的数据集。大多数数据集的文件格式是CSV，JSON、SQLite、archives和BigQuery格式的数据集不太普遍，但依旧用途颇广。练习使用多种文件格式有所助益，你在工作中有可能遇到这些文件格式。下面是三个目前最热门的数据集。
COVID-19开放研究数据集挑战赛
UNCOVER COVID-19挑战赛
ProZorro.乌克兰公共采购数据集
2.代码
Kaggle上有大量代码。如果你想查看其他Kaggle用户的不计其数的代码，在Notebooks上进行检索很方便，其中包括代码以及大多数用户对代码的注释。这能帮助我们学习和练习，并借鉴他人处理类似问题的方式。大多数人使用Python进行编程，但也不乏一些人采用包括R、SQLite和Julia在内的其他编程语言。
代码通常是记事本(又称为Jupyter Notebook)形式，保存在后缀为.ipynb的文件中。有一些展示了端到端机器学习模型的例子，其中一些包括数据提取与清洗、探索性数据分析、特征工程、基础模型创建、最终机器学习模型实现、以及结果的输出和解释。
大多数数据科学家在工作中经常用到这些步骤，因为这对于其他数据科学家和相关工作者来说，都是简便且易于遵循的流程。
code languages supported on Kaggle: Python, R, SQLite, and Julia
3.社区
与Medium、GitHub、Stack Overflow和LinkedIn类似，Kaggle作为一个社区，数据分析师、数据科学家和机器学习工程师可以在其中学习、成长和互动。
你可将自己的工作(如数据，代码和记事本文件)发布在其上和他人分享，以发展自己的社区。作为社区的成员有其独到的优势，所以笔者强烈建议以Kaggle作为起点，培养自己的社区，并与其他社区建立联系。
4.灵感
通过这里的数据、代码、社区、课程和竞赛，你可以收获绝妙的灵感。观看别人参与到对他人和企业有助益的比赛之中，欣赏其精彩发挥，这着实激励人心。
如果你正在思索下一步该学习什么，亦或是如何实现某一功能，也许应该看一看别人如何实现某一模块，例如以特定方式实现随机森林。你可以在Kaggle上找到这些，最终激励自己更上一层楼。
5.竞赛
如果你想检测自己的水平，了解自己在同行中的排名，丰富简历或者挣些外快，竞赛是个合适的选择。Kaggle提供了不计其数的竞赛，上面的截图显示了排行前三的竞赛及其对应的奖金。这些比赛不但趣味盎然，而且意义深远(例如助力健康事业)。
笔者借助Kaggle上的赛事来对比自己的前后表现。起初，笔者仅掌握了些许数据科学方面的知识;后来有了将近两年的数据科学从业经验。两相比较，意料之中的进步显著。
笔者在将近8000人中位列前50%，这对于初出茅庐的人来说不算差。不难看出，当有成千上万的数据科学家为同一个目标而展开竞争时，能为识别某些健康异常的项目做出何等巨大的贡献。
Kaggle能为锐意进取的优秀数据科学家提供丰富的资源，千万不要错过它。
感谢各位的阅读，以上就是“Kaggle有哪些优势”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Kaggle有哪些优势这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
