Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về Kaggle cho Khoa học dữ liệu
Mặc dù gần đây đã trở nên phổ biến, dữ liệu lớn vẫn tương đối không chắc chắn so với các lĩnh vực công nghệ đã được thiết lập khác. Kết quả là, hầu hết những người mới bắt đầu đều cảm thấy khó thực hành và nghiên cứu các lý thuyết cũng như khái niệm vì thiếu dữ liệu và tài nguyên. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng Kaggle cho khoa học dữ liệu, bạn có thể khắc phục vấn đề này mà không gặp nhiều căng thẳng.
Vậy Kaggle là gì và làm thế nào bạn có thể trở thành một nhà phát triển chuyên nghiệp trên nền tảng này? Tại đây, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về công cụ khoa học dữ liệu nổi bật này và hiểu lý do tại sao nhiều chuyên gia dành hàng giờ cho nó. Tiếp tục đọc để khám phá thêm.
Mục Lục
Kaggle là gì?
Kaggle là một cộng đồng trực tuyến dành cho những người đam mê khoa học dữ liệu và máy học (ML). Đây là công cụ học tập hàng đầu dành cho người mới bắt đầu và chuyên gia, với các vấn đề thực tế thực tế để nâng cao kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn.
Thuộc sở hữu của Google, nó hiện là nền tảng web có nguồn lực cộng đồng lớn nhất thế giới dành cho các nhà khoa học dữ liệu và học viên ML. Do đó, Kaggle cho phép bạn tiếp cận với một số chuyên gia trong lĩnh vực của mình để bạn có thể động não, cạnh tranh và giải quyết các vấn đề thực tế.
Tại sao nên sử dụng Kaggle cho Khoa học dữ liệu?
Với sự gia tăng của dữ liệu lớn, có nhiều cách độc đáo để lấy nguồn dữ liệu bên cạnh Kaggle và các phương pháp này tăng vọt hàng ngày. Ngoài ra còn có nhiều nền tảng khác nhau để học và nghiên cứu mã. Vì vậy, tại sao bạn nên biến Kaggle thành nền tảng học tập của mình?
Trong phần này, chúng ta sẽ thấy những lợi ích chuyên sâu của Kaggle và điều gì khiến nó trở nên cực kỳ phổ biến với các nhà khoa học dữ liệu trên toàn cầu.
1. Tính sẵn có của Bộ dữ liệu
Bộ dữ liệu của Kaggle là tính năng được sử dụng nhiều nhất, vì việc tìm nguồn dữ liệu thời gian thực là một vấn đề quan trọng đối với hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Hãy tưởng tượng bạn dành thời gian và tiền bạc để học lý thuyết và không thể thực hành trong khi học.
Kaggle giải quyết vấn đề khó chịu này bằng cách cung cấp hơn 50.000 bộ dữ liệu mà bạn có thể sử dụng khi huấn luyện các mô hình. Bất kể lĩnh vực bạn muốn làm việc hay vấn đề bạn muốn giải quyết, luôn có bộ dữ liệu dành cho bạn trên Kaggle.
Tất nhiên, làm việc trên các bộ dữ liệu “nóng hơn” có thể có lợi hơn cho người mới bắt đầu. Mặc dù bạn có thể áp dụng kiến thức của mình cho bất kỳ vấn đề nào, nhưng việc nhận trợ giúp với các tập dữ liệu phổ biến hơn sẽ dễ dàng hơn. Ngoài ra, xin lưu ý rằng các bộ dữ liệu này có nhiều định dạng tệp khác nhau, bao gồm CSV, JSON, SQLite, v.v.
2. Vô số ví dụ về mã
Tương tự như các nền tảng dành cho nhà phát triển khác, Kaggle cung cấp rất nhiều đoạn mã và ví dụ cho mục đích học tập. Nghiên cứu mã từ các chuyên gia là một cách tuyệt vời để phát triển với tư cách là nhà phát triển và vâng, các nhà khoa học dữ liệu thỉnh thoảng cần viết mã.
Giống như bộ dữ liệu, tốt hơn hết những người mới bắt đầu nên làm việc với Python để có đủ các mẫu mã, vì đây là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, đối với những người học nâng cao hơn, Kaggle có các đoạn mã trong R, Julia và SQLite.
Quan trọng hơn, Kaggle trình bày các đoạn mã này ở định dạng Sổ ghi chép Jupyter có thể tùy chỉnh, cho phép bạn chỉnh sửa tệp và thực hiện các thay đổi mong muốn đối với sổ ghi chép của mình.
3. Các khóa học khoa học dữ liệu được nhắm mục tiêu
Mặc dù khoa học dữ liệu đơn giản hơn hầu hết mọi người nhận ra, nhưng chắc chắn có một số lý thuyết phức tạp trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn, có rất nhiều khóa học Kaggle về các khái niệm khoa học dữ liệu, tập trung vào các ứng dụng thực tế của chúng.
Rất may, các khóa học này miễn phí và hoàn chỉnh với các chứng chỉ được công nhận. Ngoài ra, nếu bạn muốn tránh các khóa học kéo dài hàng tháng có sẵn trên các nền tảng học trực tuyến, hãy khám phá các tùy chọn ngắn hơn, trực tiếp hơn này.
Trong không gian công nghệ, cộng đồng rất cần thiết cho sự phát triển và khả năng hiển thị. Kaggle là cộng đồng trực tuyến toàn diện của bạn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, vì nó mang đến cho bạn cơ hội học hỏi từ những người khác, kết nối mạng và hiển thị công việc của bạn. Bạn có thể đặt câu hỏi, kết nối với đồng nghiệp và xây dựng dựa trên kiến thức hiện có của mình thông qua cộng đồng của mình.
Trưng bày tác phẩm của bạn cũng giúp bạn xây dựng sự hiện diện đáng chú ý với tư cách là một chuyên gia trong lĩnh vực của mình, điều này rất quan trọng trong quá trình tìm kiếm việc làm.
5. Cạnh tranh và Động lực
Các cuộc thi cho phép bạn tận mắt chứng kiến bạn thể hiện như thế nào trước những người khác và bạn đã tích lũy được bao nhiêu kinh nghiệm. Ngoài ra, bạn càng vượt qua thành công nhiều bài kiểm tra, bạn càng trở nên tự tin hơn trong hành trình khoa học dữ liệu của mình.
Trên Kaggle, có một số cuộc thi khoa học dữ liệu để kiểm tra kiến thức của bạn với các đồng nghiệp và nâng cao lý lịch của bạn. Tuyệt vời hơn nữa, nhiều bài kiểm tra trong số này có giải thưởng tiền mặt, khiến chúng trở nên hấp dẫn hơn.
Giá Kaggle
Bây giờ, với câu hỏi cấp bách nhất, “Kaggle có giá bao nhiêu?” Đáng ngạc nhiên, viên ngọc khoa học dữ liệu này hoàn toàn miễn phí! Bạn có thể nhận được nhiều bộ dữ liệu, tham gia vào các cuộc thi, nghiên cứu các mẫu mã và hiển thị công việc của mình mà không mất phí. Bạn có thể đăng ký tại Kaggle.com và tạo một tài khoản để bắt đầu.
Bạn có thể làm gì với Kaggle với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu?
Là một nhà khoa học dữ liệu, công việc của bạn liên quan đến tìm nguồn cung ứng và phân tích dữ liệu. Kaggle cung cấp cho bạn dữ liệu chất lượng để đào tạo các mô hình AI và cho phép bạn xuất bản các phát hiện dữ liệu của mình để sử dụng công khai.
Ngoài ra, bạn có thể làm việc với các kỹ sư dữ liệu đồng nghiệp để giải quyết các vấn đề trên thế giới, xây dựng sơ yếu lý lịch của mình và nhận được công việc lương cao thông qua việc liên tục xây dựng cộng đồng.
Cách sử dụng Kaggle cho Khoa học dữ liệu
Sau khi đăng ký, những gì tiếp theo? Có một số bước bạn nên thực hiện để tận dụng tối đa Kaggle và phát triển sự nghiệp của mình trong khi học.
Giống như bất kỳ nền tảng học tập và cộng đồng nào khác, Kaggle có thể giúp bạn đạt đến đỉnh cao trong trò chơi của mình, nhưng chỉ khi bạn biết cách tối đa hóa lợi ích của nó. Dưới đây là hướng dẫn từng bước dành cho bạn.
1. Nhận kiến thức cơ bản
Sử dụng Kaggle mà không có kiến thức khoa học dữ liệu cơ bản tương đương với việc tham gia các kỳ thi nâng cao mà không học qua các lớp cơ bản. Có, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng Kaggle, dù mới bắt đầu hay không, nhưng bạn phải nắm vững các khái niệm khoa học dữ liệu thiết yếu để tránh nhầm lẫn.
Bạn cần biết cách bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình và tham gia một số khóa học chuyên sâu trước khi tham gia Kaggle. Ngoài ra, đảm bảo bạn hiểu lập trình Python cơ bản, số liệu thống kê và cách sử dụng thư viện.
2. Xem qua bộ dữ liệu
Khi bạn đã tiếp thu thành công kiến thức dành cho người mới bắt đầu, giờ đây bạn có thể bắt đầu tìm kiếm dữ liệu để giúp bạn thực hành. Đây là lúc bộ dữ liệu của Kaggle trở nên hữu ích cho bạn.
Khám phá các bộ dữ liệu có sẵn, bắt đầu từ các bộ sưu tập đơn giản trước khi chuyển dần sang các bộ dữ liệu phức tạp hơn. Mặc dù bộ dữ liệu của Kaggle là tiêu chuẩn, bạn vẫn có thể muốn tiến hành kiểm tra để đảm bảo dữ liệu đáp ứng các thông số kỹ thuật của bạn.
3. So sánh Đoạn mã EDA với Công việc của bạn
Như đã nhấn mạnh trước đây, nghiên cứu các mã mẫu là một cách hoàn hảo để cải thiện khả năng của bạn. Nhấp vào tab Sổ ghi chép của tập dữ liệu đã chọn để các đoạn mã nghiên cứu và so sánh với tác phẩm gốc của bạn.
Ngoài ra, hãy tập trung vào các mẫu mã có nhiều hoạt động nhất hoặc từ những người đóng góp được công nhận để phân tích dữ liệu khám phá của bạn. Điều này không có nghĩa là các mẫu mã khác tự động xấu, nhưng rất có thể hoạt động càng cao thì càng chính xác.
4. Kiểm tra Sổ tay Khoa học Dữ liệu
Việc sửa chữa công việc của bạn bằng các đoạn mã chắc chắn sẽ cải thiện khả năng của bạn theo thời gian, nghĩa là giờ đây bạn có thể tiến tới những thử thách phức tạp hơn. Nghiên cứu cẩn thận các sổ tay giải quyết các vấn đề cụ thể và cố gắng sao chép chúng.
Lưu ý rằng việc hiểu phương pháp luận và khái niệm sẽ có lợi cho bạn hơn là chỉ sao chép mã. Mặc dù điều này có thể nâng cao khả năng hiển thị của bạn, nhưng cuối cùng nó sẽ không giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu tốt hơn.
5. Tham gia các cuộc thi để trau dồi kỹ năng của bạn
Sau khi thực hiện tất cả các bước trên, bạn đã sẵn sàng tham gia các cuộc thi Kaggle lớn. Cạnh tranh ban đầu có vẻ đáng sợ, đặc biệt là khi bạn tham gia lần đầu tiên, nhưng bạn càng tham gia nhiều, bạn sẽ càng trở nên tự tin hơn.
Học tập chỉ có thể đưa bạn đến nay; có những khái niệm và phương pháp nhất định mà chỉ riêng các cuộc thi cũng có thể giúp bạn tiếp cận. Bên cạnh đó, giải thưởng tiền mặt kèm theo không làm tổn thương.
Trở thành một nhà khoa học dữ liệu tốt hơn với Kaggle
Không gì bằng một nền tảng cộng đồng giúp bạn cải thiện các kỹ năng của mình, đặc biệt là trong lĩnh vực rộng lớn như khoa học dữ liệu. Tích cực tham gia vào các cộng đồng như Kaggle không chỉ nâng cao kiến thức và chuyên môn của bạn mà còn có thể giúp bạn có nhiều cơ hội, bao gồm cả việc làm và thực tập.
