小熊科技|数据科学家的神器：为什么大家都用Kaggle？全文共2451字

全文共2451字，预计学习时长7分钟
学习数据科学绝非易事。能找到一个可以分享代码、数据和想法的社区对我们的学习大有裨益，有一个地方汇聚了这些特质，那就是Kaggle 。
我在大学时第一次接触了这个平台，当时，笔者正在攻读数据科学硕士学位，主攻机器学习，想看看在专业的第一堂课上自己在机器学习模型比赛的准确度挑战中能位列何处，对比在最后一堂课上又能取得怎样的名次。
笔者很快意识到， Kaggle上有成百上千的数据科学家，正在尝试提升并提交他们的评分。这么多聪明的有志之士参与竞争，让人叹为观止。除了评价技能，这一平台还可以对比代码，学习其他出色之人的新想法。在踏上成为数据科学家之旅的第一周就能得到这样的体验，笔者感到万分庆幸，不出意外，我成了这一网站的常客。
【小熊科技|数据科学家的神器：为什么大家都用Kaggle？】在Kaggle上，人们可以分享想法，获得启发，同其他数据科学家展开竞争，学习新事物和编程技巧，观察诸多真实数据科学应用的实例。这里有许多能应用于多种场合的数据集，或简单如电子游戏销售，或庞杂重要如空气污染数据。
这些数据取自现实世界，几经引用参考，可用来训练并评测那些真正对人有帮助的项目模型。 Kaggle另有许多实用的特色功能，比如数据、代码、社区、灵感、竞赛和课程等。
1.数据
Kaggle上有一些可用的数据集。大多数数据集的文件格式是CSV ， JSON、SQLite、archives和BigQuery格式的数据集不太普遍，但依旧用途颇广。练习使用多种文件格式有所助益，你在工作中有可能遇到这些文件格式。下面是三个目前最热门的数据集。
·COVID-19开放研究数据集挑战赛
·UNCOVERCOVID-19挑战赛
·ProZorro.乌克兰公共采购数据集
2.代码
Kaggle上有大量代码。如果你想查看其他Kaggle用户的不计其数的代码，在Notebooks上进行检索很方便，其中包括代码以及大多数用户对代码的注释。这能帮助我们学习和练习，并借鉴他人处理类似问题的方式。大多数人使用Python进行编程，但也不乏一些人采用包括R、SQLite和Julia在内的其他编程语言。
代码通常是记事本（又称为JupyterNotebook）形式，保存在后缀为.ipynb的文件中。有一些展示了端到端机器学习模型的例子，其中一些包括数据提取与清洗、探索性数据分析、特征工程、基础模型创建、最终机器学习模型实现、以及结果的输出和解释。
大多数数据科学家在工作中经常用到这些步骤，因为这对于其他数据科学家和相关工作者来说，都是简便且易于遵循的流程。
codelanguagessupportedonKaggle:Python,R,SQLite,andJulia3.社区
与Medium、GitHub、StackOverflow和LinkedIn类似， Kaggle作为一个社区，数据分析师、数据科学家和机器学习工程师可以在其中学习、成长和互动。
你可将自己的工作（如数据，代码和记事本文件）发布在其上和他人分享，以发展自己的社区。作为社区的成员有其独到的优势，所以笔者强烈建议以Kaggle作为起点，培养自己的社区，并与其他社区建立联系。