¿Te interesa la ciencia de datos? Aprenda cómo comenzar con Kaggle, la comunidad de ciencia de datos más grande del mundo, en esta guía para principiantes.
A pesar de su reciente aumento en popularidad, los grandes datos aún son relativamente inciertos en comparación con otros campos tecnológicos establecidos. Como resultado, a la mayoría de los principiantes les resulta difícil practicar y estudiar teorías y conceptos debido a la falta de datos y recursos. Sin embargo, al usar Kaggle para la ciencia de datos, puede superar este problema con poco o ningún estrés.
Entonces, ¿qué es Kaggle y cómo puedes convertirte en un desarrollador profesional en esta plataforma? Aquí obtendrá una descripción general de esta excelente herramienta de ciencia de datos y comprenderá por qué muchos profesionales dedican horas a ella. Sigue leyendo para descubrir más.
¿Qué es Kaggle?
Kaggle es una comunidad en línea para entusiastas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML). Es una herramienta de aprendizaje superior para principiantes y profesionales, con problemas de práctica realistas para mejorar sus habilidades en ciencia de datos.
Propiedad de Google, actualmente es la más grande del mundo. colaboración colectiva plataforma web para científicos de datos y profesionales de ML. Por lo tanto, Kaggle le brinda acceso a varios profesionales en su campo con los que puede intercambiar ideas, competir y resolver problemas de la vida real.
¿Por qué usar Kaggle para la ciencia de datos?
Con el auge de los grandes datos, hay formas únicas de obtener datos además de Kaggle, y estos métodos aumentan a pasos agigantados diariamente. También hay varias plataformas para aprender y estudiar código. Entonces, ¿por qué debería hacer de Kaggle su plataforma de aprendizaje?
En esta sección, veremos los beneficios detallados de Kaggle y lo que lo hace extremadamente popular entre los científicos de datos de todo el mundo.
1. Disponibilidad de conjuntos de datos
Los conjuntos de datos de Kaggle son su característica más utilizada, ya que obtener datos en tiempo real es un problema importante para la mayoría de los científicos de datos. Imagina gastar tu tiempo y dinero aprendiendo teorías y no poder practicar mientras aprendes.
Kaggle resuelve este frustrante problema al proporcionar más de 50 000 conjuntos de datos que puede utilizar mientras entrena modelos. Independientemente del campo en el que desee trabajar o del problema que desee resolver, hay un conjunto de datos para usted en Kaggle.
Por supuesto, trabajar en conjuntos de datos "más calientes" puede ser más beneficioso para un principiante. Aunque puede aplicar su conocimiento a cualquier problema, es más fácil obtener ayuda con conjuntos de datos más comunes. Además, tenga en cuenta que estos conjuntos de datos vienen en varios formatos de archivo, incluidos CSV, JSON, SQLite y muchos más.
2. Innumerables ejemplos de código
Al igual que otras plataformas de desarrolladores, Kaggle ofrece una gran cantidad de fragmentos de código y ejemplos con fines de aprendizaje. Estudiar el código de los expertos es una forma increíble de crecer como desarrollador y, sí, los científicos de datos necesitan escribir código de vez en cuando.
Al igual que los conjuntos de datos, es mejor que los principiantes trabajen con Python para obtener suficiente disponibilidad de ejemplos de código, ya que es el lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos. Aún así, para los estudiantes más avanzados, Kaggle tiene fragmentos de código en R, Julia y SQLite.
Más importante aún, Kaggle presenta estos fragmentos de código en un formato de Jupyter Notebook personalizable, lo que le permite editar archivos y realizar los cambios deseados en su notebook.
3. Cursos de ciencia de datos específicos
Aunque la ciencia de datos es más simple de lo que la mayoría de la gente cree, existen algunas teorías indudablemente complejas en este campo. Pero, para una mejor comprensión, existen numerosas Cursos de Kaggle sobre conceptos de ciencia de datos, con énfasis en sus aplicaciones prácticas.
Afortunadamente, estos cursos son gratuitos y cuentan con certificaciones reconocidas. Además, si prefiere evitar los cursos repletos de un mes disponibles en las plataformas de aprendizaje electrónico, explore estas opciones más breves y directas.
4. Comunidad
En el espacio tecnológico, las comunidades son esenciales para el crecimiento y la visibilidad. Kaggle es su comunidad en línea integral como científico de datos, ya que le brinda la oportunidad de aprender de otros, conectarse en red y mostrar su trabajo. Puede hacer preguntas, conectarse con sus compañeros y aprovechar su conocimiento existente a través de su comunidad.
Mostrar su trabajo también lo ayuda a construir una presencia notable como experto en su campo, lo cual es crucial para la búsqueda de empleo.
5. Competencia y Motivación
Las competiciones te permiten ver de primera mano cómo te desempeñas frente a otros y cuánta experiencia has acumulado. Además, cuantas más pruebas pase con éxito, más confianza tendrá en su viaje de ciencia de datos.
En Kaggle, hay varios concursos de ciencia de datos para poner a prueba sus conocimientos frente a sus compañeros y mejorar su currículum. Aún mejor, muchas de estas pruebas tienen premios en efectivo, lo que las hace aún más atractivas.
Precios de Kaggle
Ahora, a la pregunta más apremiante, "¿Cuánto cuesta Kaggle?" ¡Sorprendentemente, esta joya de la ciencia de datos es absolutamente gratis! Puede obtener una variedad de conjuntos de datos, participar en concursos, estudiar ejemplos de código y mostrar su trabajo sin costo alguno. Puedes registrarte en Kaggle.com y crea una cuenta para empezar.
¿Qué puedes hacer con Kaggle como científico de datos?
Como científico de datos, su trabajo consiste en obtener y analizar datos. Kaggle le presenta datos de calidad para entrenar modelos de IA y le permite publicar sus hallazgos de datos para uso público.
Además, puede trabajar con otros ingenieros de datos para resolver problemas mundiales, crear su currículum y obtener trabajos bien remunerados a través de la creación constante de comunidades.
Cómo usar Kaggle para la ciencia de datos
Después de registrarse, ¿qué sigue? Hay ciertos pasos que debe seguir para aprovechar al máximo Kaggle y avanzar en su carrera mientras aprende.
Como cualquier otra plataforma comunitaria y de aprendizaje, Kaggle puede ayudarlo a llegar a la cima de su juego, pero solo si sabe cómo maximizar sus beneficios. Aquí hay una guía paso a paso para usted.
1. Obtenga conocimientos fundamentales
Usar Kaggle sin conocimientos básicos de ciencia de datos es equivalente a realizar exámenes avanzados sin pasar por las clases fundamentales. Sí, cualquiera puede usar Kaggle, sea principiante o no, pero debe estar familiarizado con los conceptos esenciales de la ciencia de datos para evitar confusiones.
Necesitas saber Cómo comenzar tu carrera en ciencia de datos y toma algunos cursos detallados antes de ingresar a Kaggle. Además, asegúrese de comprender la programación básica de Python, las estadísticas y cómo usar las bibliotecas.
2. Ir a través de los conjuntos de datos
Cuando haya adquirido con éxito el conocimiento de principiante, ahora puede iniciar su búsqueda de datos para ayudarlo a practicar. Aquí es donde los conjuntos de datos de Kaggle se vuelven útiles para usted.
Explore los conjuntos de datos disponibles, comenzando con recopilaciones sencillas antes de pasar a otras más complejas. Aunque los conjuntos de datos de Kaggle son estándar, es posible que desee realizar comprobaciones para asegurarse de que los datos cumplan con sus especificaciones.
3. Compare los fragmentos de código EDA con su trabajo
Como se enfatizó anteriormente, estudiar códigos de muestra es una forma infalible de mejorar sus habilidades. Haga clic en la pestaña Cuadernos de su conjunto de datos seleccionado para obtener fragmentos de código para estudiar y comparar con su trabajo original.
Además, concéntrese en muestras de código con la mayor actividad o de contribuyentes reconocidos para su análisis de datos exploratorios. Esto no implica que otras muestras de código sean automáticamente malas, pero es probable que cuanto mayor sea la actividad, más precisa será.
4. Examinar los cuadernos de ciencia de datos
Sin duda, corregir su trabajo con fragmentos de código mejorará sus habilidades con el tiempo, lo que significa que ahora puede avanzar a desafíos más sofisticados. Estudie cuidadosamente cuadernos que resuelvan problemas específicos y trate de replicarlos.
Tenga en cuenta que comprender la metodología y el concepto será más beneficioso para usted que simplemente copiar el código. Si bien esto puede aumentar su visibilidad, en última instancia, no lo convertirá en un mejor científico de datos.
5. Participe en competencias para mejorar sus habilidades
Después de seguir todos los pasos anteriores, debería estar listo para participar en importantes Competiciones de Kaggle. Al principio, competir puede parecer aterrador, especialmente cuando participa por primera vez, pero cuanto más participe, más seguro se sentirá.
Estudiar solo puede llevarte hasta cierto punto; hay ciertos conceptos y métodos a los que solo las competiciones pueden exponerte. Además, el premio en efectivo adjunto no duele.
Conviértase en un mejor científico de datos con Kaggle
No hay nada como una plataforma comunitaria para ayudarlo a mejorar sus habilidades, especialmente en un campo tan amplio como la ciencia de datos. La participación activa en comunidades como Kaggle no solo mejora su conocimiento y experiencia, sino que también puede exponerlo a numerosas oportunidades, incluidos trabajos y pasantías.
