Kaggle可以个人参赛吗？一文详解kaggle竞赛！kaggle课题更新中

Kaggle竞赛是一个全球知名的数据科学竞赛平台，被公认为是数据科学和人工智能领域最具有含金量的背景提升项目之一！这个竞赛没有标准答案，只有无限逼近最优解的源代码，而且随时可以报名参加！

今天给大家详细介绍一下kaggle竞赛参赛要求及比赛流程~kaggle课题更新中，获取最新kaggle课题可以文末扫码了解~

PART 01为什么参加kaggle竞赛？

kaggle竞赛可以个人参加，也可以组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。如果能将项目成果拓展成论文发到顶会，可以丰富简历，对申请有极大助力作用！

PART 02Kaggle比赛规则

🔷适合学生：

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学生；

🔷比赛时间：全年滚动发布，，随时可报名具体可参照官网信息。

🔷参与形式：3-5人组队参赛 / 1v1定制

🔷竞赛形式：线上进行挑战

🔷竞赛分类

kaggle竞赛分为4种模式：Featured竞赛、Research竞赛、Getting Started竞赛、Playground竞赛

getting started（入门级）

难度系数：⭐

这是kaggle难度最低的比赛，非常适合入门学习。

·playground（进阶级）

难度系数：⭐⭐⭐

难度稍高一些，但不会太高。主要面向打过初级比赛后，想要尝试增加难度的新手。

featured（高级）

难度系数：⭐⭐⭐⭐⭐

featured是商业公司的比赛，在赛题背景和难度上都更难一些，适合深入学习的选手。

research（研究级）

难度系数：⭐⭐⭐⭐⭐

research是学术类型的比赛，在赛题背景和难度上更难，适合深入学习的选手。

PART 03Kaggle比赛流程

一场比赛一般三个月左右，主办方提供训练数据，然后导师和学生需要设计并训练一个模型推理主办方给出的测试数据。

测试数据一般有两部分，一个是公榜部分一个是私榜部分

公榜部分的测试数据结果，在你提交模型之后就可以看到，公榜部分的测试数据结果起到一个参考作用，用以指导的模型训练。

私榜部分的测试数据结果在比赛结束之后才可以看到，最终得分也是看私榜部分的测试数据结果。

PART 04kaggle竞赛要求

编程语言：

最基础的入门者也需要学会使用一门编程语言。推荐使用Python，可迅速入门。

探索性分析数据

除了编程语言，在探索数据时还需要学习如何探索性分析数据，（学会取舍和迅速获取最有用的信息）这是进入数据科学的第一步。

使用机器学习库

模型训练需要使用机器学习库，从初级可以逐渐增加难度，为之后的工作做铺垫实战，

PART 05kaggle竞赛奖项设置

kaggle的评价体系 kaggle的用户评价体系是基于三个维度的：竞赛、代码以及社区参与。

根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级：

✦Novice ：注册即是初始等级

✦Contributor ：添加资料信息，并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。

✦Expert ：获得两枚竞赛铜牌；5枚代码铜牌；以及50枚讨论铜牌。

✦Master ：获得一枚竞赛金牌，两枚竞赛银牌；10枚代码银牌；50枚讨论银牌以及总共200枚讨论奖牌。

✦Grandmaster ：获得5枚竞赛金牌，solo竞赛金牌；15枚代码金牌；50枚讨论金牌以及总共500枚讨论奖牌。

PART 06kaggle竞赛培训

kaggle课题上新中，扫码获取最新kaggle课题~

课堂形式：3-5人组队班课或1v1定制、线上授课

授课时长：20课时

课程大纲