【国际竞赛-计算机类】Kaggle 大数据竞赛

Kaggle 大数据竞赛

　　美国知名大学认可，更有含金量 / 培训和锻炼学生的效率意识和全局规划意识 /对于未来想从事计算机相关工作的人有很大的提升作用

Kaggle 大数据竞赛

　　一 . 比赛简介

　　Kaggle 创立于 2010 年，是全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台，2017 年被 Google 收购。Kaggle 以数据挖掘起家，为了快速高效的解决最棘手的问题，该平台发布了众多数据科学、机器学习相关的竞赛。Kaggle 的多数竞赛由企业或者研究机构发布，以竞赛奖励的方式向全球征集解决方案，通过众包的方式解决建模问题，诸如 Google、Facebook、Microsoft 等知名科技公司均在 Kaggle 上举办过数据挖掘比赛。对参赛者来说，他们不仅有机会接触丰富的真实数据，解决实际问题，角逐名次，赢取奖金。每年，Kaggle 官方还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万。Kaggle 一直致力于解决业界难题，不以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。Kaggle 竞赛平台：只要你有才，只要你能解决问题，全球顶尖高校 offer 和顶级互联网公司入职加薪均有可能。

　　二 . 比赛规则

　　1. 比赛语言：英文

　　2. 比赛时间：全年滚动发布，具体可参照官网信息

　　3. 参赛资格

　　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大学生

　　4. 竞赛类型

　　乍看之下，Kaggle 竞赛的参与门槛极高，但其实，Kaggle对初学者也是十分友好的，从 Kaggle 提供的官方分类来看，其难度从初学到高阶以及求职均有涉及。最常见的竞赛可以划分为以下类型：

　　Featured：Kaggle 最著名的比赛类型，适合数据科学高手参与。题目都是全面的机器学习问题，难度较高，通常是商业或科研难题，奖金池最大

　　Research：科研和学术性较强的比赛，同样适合数据科学高手参与，以实验研究为主要方向的竞赛，一般需要较强的领域和专业知识，奖金相比 Featured 较少

　　Getting Started：适合基础入门选手，与 Featured 竞赛结构类似，但没有奖金，以初学者项目学习积攒经验为主

　　Recruitment：适合想要去发布公司求职的人，以各大公司需要招募相关职业为主，比赛的奖励为面试机会

　　Playground：提供一些公开的数据集用于尝试模型和算法

　　Masters：大师级别的比赛，难度最高，项目也最少

　　Annual： 有 两 种 类 型 的 年 度 比 赛：March MachineLearning Competition， 自 2014 年 以 来， 该 比 赛 每年都在美国大学篮球锦标赛期间举行；Santa-themedOptimization Competition，每年在圣诞节前后举行一次

　　5. 竞赛流程

　　a. 注册账号（一人只能有一个账号）

　　b. 选择想要参赛的项目

　　c. 下载题目的数据（rain 数据集，用来优化模型；test 数据集，用来测试优化好的模）test 的结果就是要提交的结果，提交之后就代表正式参赛，会在网上显示排名（每天可多次提交）

　　d. 直到时间截止，评出最优者

　　e. 获奖的队伍必须提交源代码（队伍之间不能私自分享代码或者数据）

　　注：可以以个人或组队的形式参加比赛，在参赛时可以相互分享经验。

　　6. 竞赛要求

　　编程语言：最基础的入门学者也需要学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手，推荐使用 Python，因为Python 作为一种强大的胶水语言，可迅速入门

　　探索数据：光有编程语言是不够的，还需要学习如何探索性分析你手上的数据，这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议，你要学会取舍和迅速获取最有用的信息

　　模型训练：熟悉使用机器学习库，培养良好的习惯，为之后的工作做铺垫实战，从初级可以逐渐增加难度

　　三 . 奖项设置

　　Kaggle 奖牌赛只有前 10% 的队伍才有可能拿到最后的奖牌

　　前 10% 可以拿到铜牌

　　前 5% 可以拿到银牌

　　前 20 名可以拿到金牌

　　前 3 名有奖金

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