有个比赛能让你快速入门并掌握机器学习和数据分析方法，实操实战解决真实企业的商业问题，助你收获实习、科研、留学offer。还有机会拿下高达50000美金的奖励，和全球顶尖的数据科学家决战光明顶。
竞赛介绍Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，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。除此之外，Kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。但是不同于传统的低层次劳动力需求，Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再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。只要你有才，只要你能解决问题，藤校offer和顶级互联网公司入职加薪均有可能。
适合人群适合对date science、date mining、machine learning感兴趣的高中生；有一定计算机背景的人群。是绝佳提升申请背景的赛事。
赛事说明
赛题示例Allstate索赔预测挑战?- 使用客户的购物历史记录来预测他们购买的保险单有害评论分类挑战?- 预测维基百科上有害评论的存在和类型Zillow奖?- 构建一个机器学习算法，可以挑战Zesow，Zillow房地产价格估算算法谷歌地标检索挑战 - 如果有图像，您能在数据集中找到所有相同的地标吗？右鲸识别 - 识别航空照片中濒临灭绝的露脊鲸大规模分层文本分类 - 将维基百科文档分类为约300,000个类别之一泰坦尼克号：从灾难中进行机器学习，预测泰坦尼克号的生存几率房价预测：回归方法猫与狗：创建一种算法去区分猫与狗纽约出租车行程持续时间：通过数据改善乘车时间预测商店销售预测新用户预定预测
基本流程注册账号（一人只能有一个账号）选择一个比赛项目加入竞赛，理解项目需求下载数据，训练模型，得出结果提交结果（一般只需提交预测结果，每天可多次提交）一直到时间截至，评出最优者获奖的队伍必须提交源代码注：上传过一次结果之后，就直接加入了这场比赛。正式比赛中每个团队每天有5次的上传机会，然后就要等24小时再次传结果，playground的是9次。
比赛技能要求编程语言：最基础的入门学者也得先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，可以迅速入门。探索数据：除编程语言外，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。
比赛形式Classic：在比赛开始后，用户可以访问完整的数据集。并可以选择在本地或在线进行建模、预测生成预测文件，最后提交预测结果。目前大多数比赛采取本形式。Two-stage：分为第一阶段和第二阶段，第二阶段建立在第一阶段的结果上，第一阶段完成才可参加第二阶段。Kernels：参赛者必须在线提交代码，更加公平，使每个参赛者都使用相同配置的电脑。
参赛时间
全年滚动，随时可以报名。
竞赛含金量
从留学申请者的角度来看：对于申请Data Science相关专业的同学来讲，大数据的走红使得Data Science的申请竞争愈演愈烈，因此如何提升背景也是大家非常关心的问题。而Kaggle正好给大家提供了一个非常好的平台，在这里人人有参与项目的机会，无论你的背景是什么，都可以通过选择合适的项目来找到属于自己的位置，利用自己的专业优势，为整个team作出贡献，丰富简历的同时也能学习一些干货，为自己以后的学习打好基础。而其在领域内的知名度足以让你在众多申请者中脱颖而出，绝对是申请利器！
从求职者的角度来看：Kaggle提供了一个非常好的学习平台，在这里你可以接触到真正的业界案例，收获实际的项目经验，在每一个项目中不断挑战自己，甚至在Kaggle榜上占据一席之位，提高自己在业内的知名度，优秀的排位甚至可能带来的非常好的工作机会。
同时，也可以认识一群志同道合的人，扩展自己的professional network，与业内最顶尖的高手互动，尤其是很多队伍在比赛结束后都会公开自己的解法，如果这个项目恰好你参与过，为之投入过无数个日日夜夜，此时就是不可多得的学习机会。如果能在Kaggle这种高手云集的比赛中获得一个还不错的成绩，写在简历上足以打动你今后的Boss，跳槽就翻倍的高薪工作指日可待！值得一提的是，虽然是汇集精英的社区，Kaggle的论坛氛围很好，对新人非常友好，大家一定要多看Script多请教！
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