Kaggle es una plataforma de comunidad en línea para científicos de datos y aficionados al aprendizaje de máquina.
Kaggle permite a los usuarios colaborar con otros usuarios, encontrar y publicar conjuntos de datos, utilizar notebooks integrados GPU, y competir con otros científicos de datos para resolver los desafíos de la ciencia de los datos.
El objetivo de esta plataforma en línea (fundada en 2010 por Anthony Goldbloom y Jeremy Howard y adquirida por Google en 2017) es ayudar a los profesionales y estudiantes a alcanzar sus objetivos en su viaje de la ciencia de los datos con las poderosas herramientas y recursos que ofrece. A partir de hoy (2021), hay más de 8 millones de usuarios registrados en Kaggle.
Una de las subplataformas que han hecho de Kaggle un recurso tan popular es su competencia.
De la misma manera que HackerRank desempeña ese papel para los desarrolladores de software e ingenieros de ordenador, “Kaggle Competitions” tiene una importancia significativa para los científicos de datos; se puede aprender más sobre ellos en nuestro Guía de Competencia de Kaggle y aprender cómo analizar un conjunto de datos paso a paso en nuestro Tutorial de Competencia de Kaggle.
En competiciones de ciencias de datos como Kaggle o DataCamp, empresas y organizaciones compiten una gran cantidad de tareas de ciencias de datos desafiadoras con premios generosos en los que los científicos de datos, desde principiantes hasta experimentados, compiten por su finalización.
Kaggle también proporciona el Notebook Kaggle, que le permite editar y ejecutar su código para las tareas de ciencia de datos en su navegador, por lo que su ordenador local no tiene que hacer todo el levantamiento pesado y no necesita establecer un nuevo entorno de desarrollo por sí mismo. Kaggle proporciona fuertes recursos en la nube y le permite utilizar un máximo de 30 horas de GPU y 20 horas de TPU por semana. Usted puede cargar sus conjuntos de datos a Kaggle y descargar los conjuntos de datos de otros también.
Además, puede comprobar los conjuntos de datos y notas de otras personas y comenzar temas de discusión sobre ellos. Toda su actividad está marcada en la plataforma y su puntuación aumenta a medida que ayuda a otros y comparte información útil.
Una vez que empiece a ganar puntos, se pondrá en una tabla de liderazgo en vivo de 8 millones de usuarios de Kaggle.
Kaggle es adecuado para diferentes grupos de personas, desde estudiantes interesados en la ciencia de datos y la inteligencia artificial hasta los científicos de datos más experimentados del mundo. Si eres principiante, puedes aprovechar los cursos proporcionados por Kaggle.
Al unirse a esta plataforma, podrás avanzar en una comunidad de personas de diferentes niveles de experiencia, y tendrás la oportunidad de comunicarte con muchos científicos de datos altamente experimentados.
A medida que usted gana puntos y medallas de Kaggle, que son la prueba de su progreso, es bastante posible que usted puede incluso acabar atrayendo a los caballeros y los reclutadores, y desbloquear nuevas oportunidades de trabajo.
Por último, pero no menos importante, cuando se solicita un trabajo en la ciencia de datos, mencionar su experiencia de Kaggle definitivamente tiene un impacto positivo. Es sin decir que todos estos beneficios también se aplican a científicos de datos altamente experimentados.
No importa cuán experimentado sea, esta plataforma ofrece oportunidades de aprendizaje y mejora continuas, y, por supuesto, las recompensas en efectivo que pueden venir con las competiciones son igualmente interesantes.
Kaggle jobs
"Kaggle Jobs" es una plataforma de trabajo de ciencia de datos abierta por Kaggle en 2014.
El objetivo de esta plataforma es ayudar a las empresas a encontrar a los candidatos más adecuados y ayudar a los científicos de datos a encontrar las empresas adecuadas para ellos. Esta plataforma fue cerrada por Kaggle en 2020 debido a la actividad insuficiente.
Sin embargo, esta sección le proporcionará algunas opciones de empleo y otras plataformas de empleo:
Linkedin es una de las plataformas más utilizadas para la búsqueda de empleo. Encontrarás las ofertas de trabajo adecuadas simplemente escribiendo "científico de datos" en la barra de búsqueda. También puede especificar filtros más detallados, como remote/office, ubicación, tamaño de la empresa, etc.
Upwork es una plataforma de trabajo libre que también es ideal para encontrar empleos tanto a tiempo parcial como a tiempo completo. Antes de solicitar empleos a largo plazo, los candidatos generalmente tienen que haber completado algunos empleos a corto plazo y recibir algunas reseñas.
AngelList es una plataforma ideal para las startups para solicitar puestos de trabajo.
StackOverflow en esta es una plataforma de Q&A para programadores e ingenieros que todos nos beneficiamos, desde los jóvenes hasta los ancianos, y experimentados hasta los inexpertos.
Kaggle preguntas frecuentes (FAQS)
¿Qué es Kaggle y para qué se utiliza?
En esta plataforma, los concursos con premios monetarios son publicados por grandes empresas y organizaciones.
Además de las competiciones, los usuarios también pueden compartir sus conjuntos de datos y examinar los conjuntos de datos compartidos por otros. Además, los científicos de datos pueden compartir snippets de código utilizando estos conjuntos de datos y hablar con otros científicos de datos sobre ellos en la sección de discusión. Cualquier usuario puede beneficiarse de participar en los cursos gratuitos compartidos en Kaggle y reciben un certificado gratuito después de completarlos con éxito.
¿Kaggle es gratis?
Sí, todo en Kaggle es completamente gratuito: cursos, certificados obtenidos de cursos, conjuntos de datos, participación en competiciones, secciones de discusión, etc.
¿Qué son las competiciones Kaggle?
Las competiciones Kaggle consisten en tareas de la ciencia de los datos.
Algunas competiciones no tienen premios (pero ofrecen oportunidades de aprendizaje y compartir conocimientos), mientras que otras tienen premios generosos en efectivo.
Usted puede participar en estas competiciones por sí mismo o con un equipo. Además del dinero de premio por buenos resultados en las competiciones, usted gana medallas y puntos. Estos puntos y medallas te ponen en una tabla de liderazgo junto con otros científicos de datos de todos los niveles en la plataforma. Este ranking determina su ranking global en Kaggle. Las competiciones que usted gana en Kaggle y su clasificación Kaggle pueden tener un impacto beneficioso en su carrera.
¿Es Kaggle una buena manera de aprender la ciencia de los datos?
Hay muchas alternativas para aprender las bases e introducirse a la ciencia de los datos, pero hay varias razones por las que Kaggle se destaca tan bien.
Hay muchos factores que te ayudarán a aumentar tus conocimientos y mantener tu motivación en Kaggle.
El principal es el sistema de clasificación de Kaggle. A medida que se desarrolla, pone puntos en competiciones y proporciona información útil para los demás, su ranking Kaggle en todo el mundo aumenta, y usted puede seguirlo de inmediato.
Además, muchas personas en la plataforma son útiles y continúan ganando puntos y aumentando sus clasificaciones ya que te ayudan. Por ejemplo, si comparte una pieza de código y una discusión sobre él, cuando pone una pregunta en la discusión sobre cómo puede desarrollar su propio código, es muy probable que reciba comentarios de los mejores científicos de datos en la plataforma .Esto funciona como un sistema de mentoring que se muestra muy útil, especialmente para los principiantes. Kaggle fue fundada en 2010 por Anthony Goldbloom y Ben Hamner.
¿Quién es el dueño de Kaggle?
El 8 de marzo de 2017, Google adquirió Kaggle.
¿Los conjuntos de datos de Kaggle son gratuitos?
Para saber para qué finalidades puede utilizar los conjuntos de datos, debe comprobar la licencia de los conjuntos de datos. Algunos conjuntos de datos no pueden ser utilizados en publicaciones académicas o para fines comerciales. Sin embargo, puede descargar cada conjunto de datos compartido de forma gratuita a su Notebook Kaggle o en cualquier otro lugar a través de la API Kaggle.
¿Kaggle proporciona un GPU?
En los laptops de Kaggle, se puede activar un GPU en cualquier momento.
Podemos utilizar una GPU activamente durante un máximo de 30 horas por semana. La GPU proporcionada por Kaggle es la Nvidia Tesla P100 GPU con 16GB de memoria.
¿Quién es Jeremy Howard?
Jeremy Howard es un científico de datos y empresario australiano que ganó las competiciones globales de ciencia de datos Kaggle en 2011 y 2010. Howard entonces se convirtió en científico y presidente de Kaggle.
¿Qué es un Kaggle Grandmaster?
El grado de grandmaster es el más alto entre los tiers de actuación de Kaggle (novice, contribuyente, experto, maestro y grandmaster). Para alcanzar el nivel de grandmaster, un usuario debe ganar al menos 5 medallas de oro en competiciones, de las cuales al menos 1 debe ser una medalla de oro solo; al menos 5 medallas de oro y 5 medallas de plata en set de datos; al menos 15 medallas de oro en notebooks; y al menos 500 medallas en discusiones, de las cuales al menos 50 debe ser medallas de oro. Actualmente solo hay 241 científicos de datos en el grandmaster.
¿Los datos de Kaggle son de fuente abierta?
Los conjuntos de datos de Kaggle son de fuente abierta, pero para saber para qué finalidades estos conjuntos de datos pueden ser utilizados, debe comprobar la licencia de los conjuntos de datos. Algunos conjuntos de datos no pueden ser utilizados en publicaciones académicas o para fines comerciales.
¿Los conjuntos de datos de Kaggle son fiables?
La gran mayoría de los conjuntos de datos de Kaggle son fiables.
Puedes juzgar cuán fiable es un conjunto de datos mirando sus opiniones o revisando los notebooks compartidos utilizando el conjunto de datos. Sin embargo, no todos los conjuntos de datos de Kaggle trabajarán para los casos de uso de vida real.
¿Kaggle tiene una aplicación móvil?
Kaggle no soporta actualmente una aplicación móvil.
Sin embargo, DataCamp tiene una aplicación móvil para aprender la ciencia de los datos y practicar la codificación. Está disponible para iOS y Android.
¿Kaggle usa mi CPU?
Kaggle Kernel es un servidor de notebook gratuito de Jupyter que puede integrar GPU.
Te permite procesar las operaciones de aprendizaje de máquina en computadoras en la nube en lugar de hacerlo en tu propio ordenador, de una manera similar a DataCamp Workspace que funciona en el navegador, utilizando recursos basados en la nube en comparación con tu máquina local.
¿Dónde está mi salida de notebook en Kaggle?
Para acceder a las salidas de notebook de Kaggle, primero tienes que comprometerte con tu notebook. Puede hacerlo haciendo clic en el botón “Save Versión” en la parte superior izquierda del notebook. Después de comenzar su notebook, dos núcleos continuarán trabajando. El primero es el que está editando en el momento, y el segundo es el núcleo de fondo, que usted ha comprometido. El núcleo en el fondo creará archivos de salida listos para descargar. Las notas interactivas no guardarán archivos. Después de que el núcleo en el fondo esté terminado, haga clic en el botón trasero en la parte superior izquierda para ir a la página con las siguientes tablas: Notebook, Código, Datos, Salida y Comentarios.
Al cambiar a la tabla de salida, verás que los archivos de salida están listos para descargar.
Si eres un principiante, puedes comenzar participando en las competiciones en la categoría “Empezar” en la sección de competiciones. También puedes revisar las notas de otras personas. Si estás en un nivel de experiencia más avanzado, puedes comenzar directamente participando en competiciones activas.
¿Cuándo regresa Kaggle la cuota de GPU?
La cuota de GPU se renueva todos los sábados. Puede comprobar su cuota de GPU restante en la sección de GPU al ir a la tabla de Cuentas en su perfil. Esta sección muestra su almacenamiento de datos privados, y la cuota de GPU y TPU.
¿Dónde encontrar soluciones ganadoras?
Cuando haga clic en la tabla de discusión de la página de las competiciones, verá muchos temas de discusión sobre las competiciones. El tema de discusión con la mayoría de los votos está en la parte superior y el tema con la mayoría de los votos es el ganador, con la explicación de la solución y el enlace al ganador.