{"id":13880,"url":"\/distributions\/13880\/click?bit=1&hash=b1b97613419270bc9ecf569d8c6d816ee812ccc788e4232f0412e41e0e2d9f80","title":"\u0423 \u00ab\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u00bb \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442","buttonText":"\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439?","imageUuid":"333334d9-c12d-5ac1-a13b-c01eab6b9733","isPaidAndBannersEnabled":false}

Это бесплатно: зачем нужен Kaggle для начинающих в аналитике данных и data science?

От автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).

Kaggle - это дочерняя компания Google, представляет собой платформу для специалистов по данным и машинному обучению.

Рассказываю, что есть на платформе и как это можно использовать аналитику данных и data scientists.

Kaggle Learn - бесплатные короткие курсы с практикой

Эти бесплатные короткие курсы ориентированы на получение навыков, поэтому построены по принципу:

  • страница теории
  • практика, в которой вам нужно писать код
  • снова страница теории
  • и снова практика, в которой вам нужно писать код
  • и так далее

В курсах ничего лишнего, нет воды. Только мясо.

Есть курс по Python, отдельно по библиотеке Pandas, SQL (разных уровней), Машинное обучение (разных уровней) и тп.

Kaggle notebook - для написания кода

Kaggle notebook - это облачная вычислительная среда, которую можно использовать для написания кода. Никакой установки на свой компьютер, все делается в режиме онлайн. Достаточно просто зайти в Kaggle notebook и начать кодить.

Kaggle notebook подойдет, если вы только начинаете в аналитике данных и data science. И хоть и некоторые специалисты используют Kaggle notebook на регулярной основе, в последствии все же рекомендую установить среду разработки на свой компьютер.

Kaggle Datasets - наборы данных, на которых можно практиковаться

Здесь масса интересных датасетов из различных сфер, на которых можно практиковаться как аналитикам данных, так и data scientists.

Можно отфильтровать датасеты по нужным вам параметрам (тип файла, размер, сфера и тд).

Примеры датасетов:

  • Продажи на Амазон
  • Как ежедневная йога влияет на привычки экранного времени
  • 1000 ютьюб-каналов с самым большим количеством подписчиков
  • Датасеты с зарплатами
  • и тд

Также можно добавить свой набор данных.

Kaggle Code - посмотри, как кодят другие

Этот раздел посвящен коду, которые пишут пользователи Kaggle и выкладывают в общий доступ.

Чужие примеры позволяют особенно на начальных этапах понять, а как вообще нужно делать тот или иной анализ.

Kaggle Competitions - участвуй в конкурсах

Kaggle проводит разнообразные соревнования по данным. Участвуя в соревнованиях, вы развиваете навыки работы с данными.

У соревнований есть призовой фонд. Участвовать можно как в одиночку, так и в команде. У Kaggle кстати есть специальный курс по соревнованиям в разделе Learn.

Kaggle Discussions - общайтесь с единомышленниками

Это своеобразный форум с разными темами, связанными с данными. Можно присоединяться к существующим топикам или создать свой. Курсируя по темам, я находила много интересного для себя, особенно на начальных этапах.

Больше интересных постов в моем телеграм канале по аналитике Аналитика и Growth mind-set:

На моем канале вы прочтете: личные кейсы, опыт работы, бесплатные полезные ресурсы, мой путь в IT.

Также у меня есть личный канал Маруся in the world.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null