Да ли сте заинтересовани за науку о подацима? Научите како да почнете са Каггле-ом, највећом светском заједницом за науку о подацима, у овом водичу за почетнике.
Упркос недавном порасту популарности, велики подаци су још увек релативно неизвесни у поређењу са другим успостављеним областима технологије. Као резултат тога, већина почетника сматра да је практиковање и проучавање теорија и концепата тешко због недостатка података и ресурса. Међутим, коришћењем Каггле-а за науку о подацима, можете превазићи овај проблем са мало или без стреса.
Дакле, шта је Каггле и како можете постати професионални програмер на овој платформи? Овде ћете добити преглед овог изванредног алата за науку о подацима и разумети зашто многи професионалци проводе сате на њему. Наставите да читате да бисте открили више.
Шта је Каггле?
Каггле је онлајн заједница за ентузијасте науке о подацима и машинског учења (МЛ). То је врхунски алат за учење за почетнике и професионалце, са реалним проблемима у пракси како бисте изоштрили своје вештине науке о подацима.
У власништву Гугла, тренутно је највећи на свету цровдсоурцед веб платформа за научнике података и практичаре МЛ. Дакле, Каггле вам даје приступ неколико професионалаца у вашој области са којима можете размишљати, надметати се и решавати проблеме из стварног живота.
Зашто користити Каггле за науку о подацима?
Са порастом великих података, постоје јединствени начини за извор података поред Каггле-а, а ове методе се свакодневно повећавају скоковима и границама. Постоје и разне платформе за учење и проучавање кода. Дакле, зашто бисте Каггле требали учинити вашом платформом за учење?
У овом одељку ћемо видети детаљне предности Каггле-а и оно што га чини изузетно популарним међу научницима за податке широм света.
1. Доступност скупова података
Каггле-ови скупови података су његова најкоришћенија карактеристика, јер је проналажење података у реалном времену значајан проблем за већину научника података. Замислите да трошите своје време и новац на учење теорија и да не можете да вежбате док учите.
Каггле решава овај фрустрирајући проблем тако што обезбеђује преко 50.000 скупова података које можете да користите док тренирате моделе. Без обзира на област на којој желите да радите или проблем који желите да решите, на Каггле-у постоји скуп података за вас.
Наравно, рад на „врућим“ скуповима података може бити кориснији за почетнике. Иако можете да примените своје знање на било који проблем, лакше је добити помоћ са уобичајенијим скуповима података. Такође, имајте на уму да ови скупови података долазе у различитим форматима датотека, укључујући ЦСВ, ЈСОН, СКЛите и многе друге.
2. Безброј примера кода
Слично другим платформама за програмере, Каггле нуди велики број исечака кода и примера за потребе учења. Проучавање кода од стручњака је један невероватан начин да напредујете као програмер, и да, научници података морају повремено да пишу код.
Попут скупова података, почетницима је боље да раде са Питхон-ом ради довољно доступности примера кода, јер је најпопуларнији програмски језик за науку о подацима. Ипак, за напредније ученике, Каггле има исечке кода у Р, Јулиа и СКЛите.
Што је још важније, Каггле представља ове исечке кода у прилагодљивом формату Јупитер бележнице, омогућавајући вам да уређујете датотеке и уносите жељене промене у своју бележницу.
3. Циљани курсеви науке о подацима
Иако је наука о подацима једноставнија него што већина људи схвата, постоји неколико несумњиво сложених теорија у овој области. Али, ради бољег разумевања, има их много Каггле курсеви о концептима науке о подацима, са акцентом на њихову практичну примену.
Срећом, ови курсеви су бесплатни и долазе у комплету са признатим сертификатима. Штавише, ако бисте радије избегли препуне једномесечне курсеве доступне на платформама за е-учење, истражите ове краће, директније опције.
4. Заједница
У технолошком простору, заједнице су неопходне за раст и видљивост. Каггле је ваша онлајн заједница на једном месту као научник података, јер вам даје прилику да учите од других, умрежите се и прикажете свој рад. Можете постављати питања, повезати се са вршњацима и надограђивати своје постојеће знање кроз своју заједницу.
Представљање вашег рада вам такође помаже да изградите значајно присуство као стручњака у својој области, што је кључно за тражење посла.
5. Такмичење и мотивација
Такмичења вам омогућавају да из прве руке видите како се понашате против других и колико сте искуства стекли. Такође, што више тестова успешно положите, постајете сигурнији на свом путу науке о подацима.
На Каггле-у постоји неколико такмичења у науци о подацима да бисте тестирали своје знање у поређењу са колегама и побољшали свој животопис. Још боље, многи од ових тестова имају новчане награде, што их чини још привлачнијим.
Каггле Прицинг
Сада, на најхитније питање: "Колико кошта Каггле?" Изненађујуће, овај драгуљ науке о подацима је апсолутно бесплатан! Можете добити низ скупова података, учествовати у такмичењима, проучавати узорке кода и приказати свој рад уз нулту цену. Можете се пријавити на Каггле.цом и направите налог да бисте започели.
Шта можете да урадите са Каггле-ом као Дата Сциентист?
Као научник података, ваш посао укључује проналажење и анализу података. Каггле вам представља квалитетне податке за обуку АИ модела и омогућава вам да објавите своје налазе података за јавну употребу.
Поред тога, можете да радите са колегама инжењерима података да бисте решили светске проблеме, направили свој животопис и добили високо плаћене послове кроз сталну изградњу заједнице.
Како користити Каггле за науку о подацима
Након пријаве, шта даље? Постоје одређени кораци које треба да предузмете да бисте што боље искористили Каггле и унапредили своју каријеру током учења.
Као и свака друга платформа за учење и заједницу, Каггле вам може помоћи да дођете до врха своје игре, али само ако знате како да максимизирате њене предности. Ево водича корак по корак за вас.
1. Стекните основна знања
Коришћење Каггле-а без основног знања о науци о подацима је еквивалентно полагању напредних испита без проласка кроз основне часове. Да, свако може да користи Каггле, почетник или не, али морате бити засновани на основним концептима науке о подацима како бисте избегли забуну.
Треба да знате како започети своју каријеру у области науке о подацима и узмите неке детаљне курсеве пре него што почнете да користите Каггле. Такође, уверите се да разумете основно Питхон програмирање, статистику и како да користите библиотеке.
2. Прођите кроз скупове података
Када сте успешно стекли почетничко знање, сада можете да покренете потрагу за подацима који ће вам помоћи да вежбате. Овде вам Каггле-ови скупови података постају корисни.
Истражите доступне скупове података, почевши од једноставних колекција пре него што пређете на сложеније. Иако су Каггле-ови скупови података стандардни, можда ћете ипак желети да извршите провере како бисте били сигурни да подаци испуњавају ваше спецификације.
3. Упоредите исечке ЕДА кода са својим радом
Као што је раније наглашено, проучавање узорака кодова је сигуран начин да побољшате своје способности. Кликните на картицу Бележнице у изабраном скупу података да бисте проучили исечке кода и упоредили их са оригиналним радом.
Штавише, фокусирајте се на узорке кода са највише активности или на признате сараднике за своју истраживачку анализу података. Ово не значи да су други узорци кода аутоматски лоши, али шансе су што је активност већа, то је тачнија.
4. Прегледајте свеске о науци о подацима
Исправљање вашег рада са исечцима кода ће без сумње побољшати ваше способности с временом, што значи да сада можете напредовати ка софистициранијим изазовима. Пажљиво проучите свеске које решавају одређене проблеме и покушајте да их поновите.
Имајте на уму да ће вам разумевање методологије и концепта бити корисније него само копирање кода. Иако ово може повећати вашу видљивост, на крају вас неће учинити бољим научником за податке.
5. Учествујте у такмичењима да бисте изоштрили своје вештине
Након што прођете кроз све горе наведене кораке, требало би да будете спремни да се укључите у главни предмет Каггле такмичења. Такмичење може у почетку изгледати застрашујуће, посебно када уђете у свој први, али што више учествујете, то ћете бити сигурнији.
Студирање вас може одвести само тако далеко; постоје одређени концепти и методе којима само такмичење може да вас изложи. Осим тога, приложена новчана награда не шкоди.
Постаните бољи научник података уз Каггле
Не постоји ништа као платформа заједнице која би вам помогла да побољшате своје вештине, посебно у области која је тако велика као наука о подацима. Активно учешће у заједницама као што је Каггле не само да побољшава ваше знање и стручност, већ вас такође може изложити бројним могућностима, укључујући послове и стажирање.
