Kaggle – 你的机器学习和数据科学社区

一、Kaggle概述

Kaggle是一个在数据科学领域极具影响力的在线社区和平台，由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）于2010年在墨尔本创立，2017年被谷歌母公司Alphabet收购，现为Google Cloud的一部分。它主要面向数据科学家、机器学习工程师和数据分析师等数据领域的专业人士，也吸引了众多相关领域爱好者的加入，目前已经吸引了80万名数据科学家的关注。

Kaggle最开始的成立初衷是成为数据科学的众包平台，对于企业来说，养一批工程师成本较高，通过在Kaggle平台上设置一定奖金，将待解决的数据问题发布到平台众包是一个很不错的选择，企业只需要提供数据集以及想要解决的问题，数据专家们就会在平台上帮忙解答 。从本质上来说，Kaggle是连接数据需求方与拥有数据处理技能人群的桥梁。

二、Kaggle的主要功能

（一）举办机器学习竞赛

1. 丰富的竞赛类型
   • Kaggle上的竞赛由数据科学家和业界公司共同举办，涵盖了表格数据、计算机视觉、自然语言处理、语音处理和生物医学等众多领域。例如在计算机视觉领域可能会有图像分类比赛，像组织病理癌症检测竞赛、人类蛋白质地图集图像分类比赛等；在自然语言处理方面可能会有文本情感分析之类的竞赛项目等。这些竞赛的题目和要求都是基于现实世界中的实际数据问题提出的，旨在寻找最优的算法和模型来解决特定的数据问题。
   • 竞赛的难度和挑战性都非常高，以吸引来自全球各地的数据科学家和机器学习专家参与竞争。竞赛的奖金也较为丰厚，例如美国著名金融服务公司American Express（AMEX）在Kaggle上举办的竞赛，奖金数额可能高达10万刀等，这无疑大大增强了对参赛者的吸引力。
2. 竞赛的流程与意义
   • 参赛者首先要从Kaggle平台下载数据，然后运用机器学习、数据挖掘等知识，分析数据、建立算法模型，解决问题得出结果后将结果提交。如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名靠前，便有机会获得比赛奖金或者奖牌等奖励。对于参赛者而言，通过参加竞赛可以检验自己在数据科学领域的知识水平、算法应用能力以及模型开发能力等。同时，竞赛也是一个与全球同行交流和学习的机会，能够让参赛者了解到不同的解决问题的思路和方法，提升自己的技能。对于公司而言，既能得到符合期望的问题解决方案，又能挖掘到优秀的数据科学人才。

（二）托管数据库

1. 多样的数据集格式
   • Kaggle提供一个开放式数据集平台，这里有大量公开的数据集可供用户使用，并且数据类型多样。很多数据集是可以直接引用的CSV文件格式，此外，也有一些如JSON格式的数据集、SQLite、archives和BigQuery等格式的数据。例如COVID – 19开放研究数据集挑战、揭开COVID – 19的挑战等相关的数据集都可以在Kaggle上获取到。
2. 数据查找与使用便捷性
   • 用户可以很轻松地搜索到特定数据集。数据的来源广泛，包括企业、研究组织、政府机构等上传的数据。这些数据为用户提供了丰富的资源，可以用于数据挖掘、模型训练、算法测试等多种操作。例如，一个研究气候变化的学者，可以在Kaggle上查找气候相关的数据集，用于构建自己的气候预测模型；一位想要进入电商领域的数据科学家，可以找到如VideoGameSales（包含游戏名称、类型、发行时间、发布者以及在全球各地的销售额数据）这样的数据集来进行销售数据分析学习，了解数据结构、分析处理方式等，为自己处理电商相关数据奠定基础。

（三）编写和分享代码

1. 代码分享的形式与内容
   • Kaggle上有很多代码可以供用户学习和参考。用户可以搜索包含代码的Notebooks（一种以.ipynb文件形式存在的代码文件，常见于Jupyter Notebook），这些代码大多是经过注释的文本代码，很容易就能看懂。大多数代码都是以Python编写的，不过也有其他编程语言如R、SQLite和Julia等编写的代码。例如，在数据处理方面可能有用Python编写的使用Pandas库进行数据清洗和预处理的代码；在模型构建方面可能有用R语言编写的逻辑回归模型构建代码等。
2. 代码分享的意义
   • 这一功能有利于数据科学家们相互学习。对于经验较少的新手来说，可以学习经验丰富的开发者如何处理数据、构建模型、优化算法等。而对于有经验的开发者而言，也可以从其他人那里获取灵感或者发现新的编程技巧。并且，这种代码分享也促进了数据科学知识的传播和社区的发展。用户们可以将自己的代码公布在平台上，也能够实现自己代码的存档管理，便于日后自己回顾和改进。

（四）建立学习与交流社区

1. 交流与学习形式
   • 类似于Medium、GitHub、StackOverflow和LinkedIn等平台，Kaggle是一个数据分析师、数据科学家和机器学习工程师可以学习、成长和建立联系的社区。用户可以在平台上发布自己的工作成果，包括数据、代码和Notebooks等，并通过共享这些内容来吸引其他用户，逐渐构建自己在平台上的社区。同时，用户还可以与其他用户进行互动，如对别人的项目点赞、评论等。
2. 交流与学习的作用
   • 在Kaggle社区内，因为有数据、代码、竞赛等多种元素的存在，所以用户可能会受到各种启发。例如，看到其他人在某个有助于人或公司的竞赛中表现出色，就会受到鼓舞，激发自己去学习新的技能、尝试新的算法或者对自己现有的模型进行优化。再者，当用户遇到数据分析难题时，可以在Kaggle论坛发帖交流，很多在数据科学领域能力较强的用户会提供思路，解答疑惑。而且帮助他人解决问题的过程对自己也有益处，可以锻炼自己的问题解决能力，加深对知识的理解。

三、Kaggle的使用方法

（一）注册与账号设置

1. 注册账号
   • 首先需要在kaggle.com 网站上注册账号，可以直接用谷歌账号登录注册，这样相对方便快捷。当然也可以通过常规的邮件注册等方式注册。注册完成后就进入个人主页。
2. 完善个人资料
   • 完善个人资料很有必要，比如上传实际头像可以增加互动交流中的亲和力，完善个人简介时突出自己在数据科学领域的专长与兴趣，例如是擅长机器学习算法优化、数据可视化还是其他特定技能等。这有助于在Kaggle社区中让其他用户更好地了解你，也有利于后续的社交与合作等活动。

（二）参与竞赛

1. 竞赛类型选择
   • Kaggle的竞赛有不同类别，对于新手来说，有一些入门级别的竞赛是很好的选择，例如101和playground这两个级别的竞赛项目就比较适合初学者入门。这些练习赛不仅项目难度相对较低，而且有些是有官方给出的参考方案的，可以用来对比和改善自己的测试结果，从中得到提高。而对于有一定经验或者想要深入挑战的用户来说，可以选择Featured（特色竞赛，通常有较高奖金和难度，会召集数据科学高手参赛）和Research（研究类竞赛，奖金相对少一点）等类型的竞赛项目。像美国著名金融服务公司American Express（AMEX）在Kaggle上举办的竞赛就属于有一定挑战性的竞赛类型，需要参赛者深入挖掘数据、运用复杂的算法等才能较好地解决问题。
2. 竞赛项目参与过程
   • 在选择好竞赛项目后，要仔细阅读竞赛详情，包括比赛概况（如比赛是关于什么问题的，是预测类、分类类还是其他类型的问题）、难点、评分方式以及提交的时间节点等重要信息。然后下载项目提供的数据，这些数据一般以.csv.zip.gz.7z 等格式给出。参赛者在本地编写代码，运用相关知识如机器学习、数据挖掘等来分析数据、构建模型，训练好模型得到结果后按照要求提交结果。在参与的过程中还可以参考其他参赛者的思路，如查看竞赛的讨论区（discussion），这里有高手对比赛的认识和分析、一些提分点等内容，可以给参赛者提供有价值的参考信息。

（三）数据集的使用

1. 查找数据集
   • 可以通过平台的搜索框查找其他用户上传的公开数据集。例如，如果想要做电商销售分析相关的项目，可以搜索一些销售数据的关键词，在搜索结果中找到合适的数据集。也可以参考datasets列表中已经列出的各式各样的数据集，涵盖金融、医疗、社交网络、经济、环境等多个领域的统计数据，如已经有用户对非洲GDP、疾病评估等方面做了非常详细的数据模型相关的数据集的上传分享。
2. 上传自己的数据集
   • 如果自己有数据集想要分享或者在自己的项目中使用自己的数据集，可以点击数据集中的“New Dataset”来新建数据集。弹出新建数据集界面后，点击“select files to upload”将自己的数据集上传，也可以直接拖动文件到空白处上传。对于有文件夹结构的数据集，需要先压缩再上传。上传完成后，可以通过点击“Go to Dataset”查看上传的数据集，也可以在“Data数据集页面的Your Datasets选项找到刚刚上传的数据集。

（四）在Kaggle上编写和运行代码

1. 创建Notebooks
   • 在Kaggle上编写代码主要在Notebooks中进行。点击左侧导航栏中的Notebooks标签后转到Notebooks页面，点击“new notebook”按钮来新建Notebooks。在创建过程中要注意“show advanced settings”中的“Accelerator”（加速器），这个可能需要进行验证，如果没有验证通过，可能在后续加不了速。并且在手机验证过程中，可能需要科学上网，同时即使科学上网也可能存在收不到验证码的情况，多尝试几次基本可以收到验证码。创建好Notebooks后，可以在notebook页面的“you work”选项中查看已经建立好的notebook。
2. 编写和运行代码
   • 创建好notebook之后进入设计页面，代码区会有Kaggle写好的样例代码，可以根据自己的需求修改代码进行计算。在这个页面上还有监视器可以查看各种硬件的运行情况，数据区是运行数据存放的地方。鼠标移到对应的数据集上会出现路径复制键，可以用来复制路径方便导入数据。在导入数据时，可以选择自己导入的数据集，也可以搜索需要的数据集。同时，可以在“settings”中设置语言和计算的环境。编写完代码后运行，在运行完Kaggle的notebook之后点击右上角的“saveversion”可以保存代码版本，运行后的结果可以在“output”中查看。如果想要保存结果数据，需要将结果数据下载保存，否则结果数据会丢失。