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Apesar de seu recente ganho de popularidade, o big data ainda é relativamente incerto em comparação com outros campos tecnológicos estabelecidos. Como resultado, a maioria dos iniciantes acha difícil praticar e estudar teorias e conceitos devido à falta de dados e recursos. No entanto, ao usar o Kaggle para ciência de dados, você pode superar esse problema com pouco ou nenhum estresse.
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Então, o que é Kaggle e como você pode se tornar um desenvolvedor profissional nesta plataforma? Aqui, você terá uma visão geral dessa excelente ferramenta de ciência de dados e entenderá por que muitos profissionais gastam horas nela. Continue lendo para descobrir mais.
O que é Kaggle?
Kaggle é uma comunidade online para entusiastas de ciência de dados e aprendizado de máquina (ML). É uma excelente ferramenta de aprendizado para novatos e profissionais, com problemas práticos realistas para aprimorar suas habilidades em ciência de dados.
De propriedade do Google, é atualmente o maior crowdsourced plataforma da Web para cientistas de dados e profissionais de ML. Assim, o Kaggle oferece acesso a vários profissionais em sua área com os quais você pode debater, competir e resolver problemas da vida real.
Por que usar o Kaggle para ciência de dados?
Com o surgimento do big data, há maneiras únicas de obter dados além do Kaggle, e esses métodos aumentam aos trancos e barrancos diariamente. Existem também várias plataformas para aprender e estudar código. Então, por que você deveria fazer do Kaggle sua plataforma de aprendizado preferida?
Nesta seção, veremos os benefícios detalhados do Kaggle e o que o torna extremamente popular entre os cientistas de dados em todo o mundo.
1. Disponibilidade de conjuntos de dados
Os conjuntos de dados do Kaggle são seu recurso mais usado, pois o fornecimento de dados em tempo real é um problema significativo para a maioria dos cientistas de dados. Imagine gastar seu tempo e dinheiro aprendendo teorias e não poder praticar enquanto aprende.
O Kaggle resolve esse problema frustrante fornecendo mais de 50.000 conjuntos de dados que você pode utilizar durante o treinamento de modelos. Independentemente do campo em que você deseja trabalhar ou do problema que deseja resolver, há um conjunto de dados para você no Kaggle.
Obviamente, trabalhar em conjuntos de dados “mais quentes” pode ser mais benéfico para um iniciante. Embora você possa aplicar seu conhecimento a qualquer problema, é mais fácil obter ajuda com conjuntos de dados mais comuns. Além disso, observe que esses conjuntos de dados vêm em vários formatos de arquivo, incluindo CSV, JSON, SQLite e muitos outros.
2. Inúmeros exemplos de código
Semelhante a outras plataformas de desenvolvedor, o Kaggle oferece um grande número de trechos de código e exemplos para fins de aprendizado. Estudar o código de especialistas é uma maneira incrível de crescer como desenvolvedor e, sim, os cientistas de dados precisam escrever código ocasionalmente.
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Assim como os conjuntos de dados, é melhor para iniciantes trabalhar com Python para disponibilidade suficiente de exemplos de código, pois é a linguagem de programação mais popular para ciência de dados . Ainda assim, para os alunos mais avançados, o Kaggle possui trechos de código em R, Julia e SQLite.
Mais importante, o Kaggle apresenta esses trechos de código em um formato Jupyter Notebook personalizável, permitindo que você edite arquivos e faça as alterações desejadas em seu notebook.
3. Cursos direcionados de ciência de dados
Embora a ciência de dados seja mais simples do que a maioria das pessoas imagina, existem algumas teorias indubitavelmente complexas nesse campo. Mas, para melhor compreensão, existem inúmeras Cursos Kaggle sobre conceitos de ciência de dados , com ênfase em suas aplicações práticas.
Felizmente, esses cursos são gratuitos e vêm completos com certificações reconhecidas. Além disso, se você preferir evitar os cursos de um mês disponíveis em plataformas de e-learning, explore essas opções mais curtas e diretas.
4. Comunidade
No espaço tecnológico, as comunidades são essenciais para o crescimento e a visibilidade. Kaggle é sua comunidade on-line completa como cientista de dados, pois oferece a oportunidade de aprender com outras pessoas, fazer networking e exibir seu trabalho. Você pode fazer perguntas, conectar-se com colegas e desenvolver seu conhecimento existente por meio de sua comunidade.
Apresentar seu trabalho também ajuda você a construir uma presença notável como especialista em seu campo, o que é crucial para a procura de emprego.
5. Competição e Motivação
As competições permitem que você veja em primeira mão como se sai contra os outros e quanta experiência acumulou. Além disso, quanto mais testes você passar com sucesso, mais confiante você se tornará em sua jornada de ciência de dados.
No Kaggle, existem várias competições de ciência de dados para testar seus conhecimentos contra colegas e aumentar seu currículo. Melhor ainda, muitos desses testes têm prêmios em dinheiro, tornando-os ainda mais atraentes.
Preços do Kaggle
Agora, para a pergunta mais urgente, 'Quanto custa o Kaggle?' Surpreendentemente, esta joia da ciência de dados é totalmente gratuita! Você pode obter uma variedade de conjuntos de dados, participar de competições, estudar amostras de código e exibir seu trabalho a custo zero. Você pode se inscrever em kaggle.com e crie uma conta para começar.
O que você pode fazer com o Kaggle como cientista de dados?
Como cientista de dados, seu trabalho envolve a obtenção e análise de dados. O Kaggle apresenta dados de qualidade para treinar modelos de IA e permite que você publique suas descobertas de dados para uso público.
Além disso, você pode trabalhar com outros engenheiros de dados para resolver problemas mundiais, construir seu currículo e conseguir empregos bem remunerados por meio da construção constante da comunidade.
Como usar o Kaggle para ciência de dados
Depois de se inscrever, o que vem depois? Existem algumas etapas que você deve seguir para aproveitar ao máximo o Kaggle e promover sua carreira enquanto aprende.
Como qualquer outra plataforma de aprendizado e comunidade, o Kaggle pode ajudá-lo a chegar ao topo do seu jogo, mas apenas se você souber como maximizar seus benefícios. Aqui está um guia passo a passo para você.
1. Obtenha conhecimento fundamental
Usar o Kaggle sem conhecimento básico de ciência de dados é equivalente a fazer exames avançados sem passar pelas aulas fundamentais. Sim, qualquer pessoa pode usar o Kaggle, iniciante ou não, mas você deve estar embasado nos conceitos essenciais de ciência de dados para evitar confusão.
Você precisa saber como iniciar sua carreira em ciência de dados e faça alguns cursos aprofundados antes de entrar no Kaggle. Além disso, certifique-se de entender a programação básica do Python, estatísticas e como usar bibliotecas.
2. Examine os conjuntos de dados
Depois de adquirir com sucesso o conhecimento de iniciante, você pode iniciar sua busca por dados para ajudá-lo a praticar. É aqui que os conjuntos de dados do Kaggle se tornam úteis para você.
Explore os conjuntos de dados disponíveis, começando com coleções simples antes de passar para as mais complexas. Embora os conjuntos de dados do Kaggle sejam padrão, você ainda pode querer realizar verificações para garantir que os dados atendam às suas especificações.
3. Compare os trechos de código EDA com seu trabalho
Conforme enfatizado anteriormente, estudar códigos de amostra é uma maneira infalível de melhorar suas habilidades. Clique na guia Notebooks do conjunto de dados selecionado para obter trechos de código para estudar e comparar com seu trabalho original.
Além disso, concentre-se em amostras de código com mais atividade ou de contribuidores reconhecidos para sua análise exploratória de dados. Isso não significa que outros exemplos de código sejam automaticamente ruins, mas há chances de que quanto maior a atividade, mais precisa ela é.
4. Examine os Cadernos de Ciência de Dados
Corrigir seu trabalho com trechos de código sem dúvida melhorará suas habilidades com o tempo, o que significa que agora você pode avançar para desafios mais sofisticados. Estude cuidadosamente notebooks que resolvem problemas específicos e tente replicá-los.
Observe que entender a metodologia e o conceito será mais benéfico para você do que apenas copiar o código. Embora isso possa aumentar sua visibilidade, em última análise, não fará de você um cientista de dados melhor.
5. Participe de competições para aprimorar suas habilidades
Depois de passar por todas as etapas acima, você deve estar pronto para se envolver em grandes Competições de Kaggle . Competir pode inicialmente parecer assustador, especialmente ao entrar pela primeira vez, mas quanto mais você participar, mais confiante ficará.
Estudar só pode levar você até certo ponto; existem certos conceitos e métodos aos quais as competições por si só podem expor você. Além disso, o prêmio em dinheiro anexado não faz mal.
Torne-se um cientista de dados melhor com Kaggle
Não há nada como uma plataforma comunitária para ajudá-lo a melhorar suas habilidades, especialmente em um campo tão vasto quanto a ciência de dados. O envolvimento ativo em comunidades como Kaggle não apenas melhora seu conhecimento e experiência, mas também pode expô-lo a inúmeras oportunidades, incluindo empregos e estágios.