Kaggle uma plataforma de competição para data scientists

Kaggle, uma plataforma de competição para Data Scientists

Se você gosta de Data Science, já deve ter ouvido falar no Kaggle, que é a maior comunidade de data scientists e maior plataforma de competição de data science e machine learning do mundo.

As competições da Kaggle envolvem problemas do mundo real e algumas pagam boas recompensas, por exemplo o desafio do algoritmo de triagem de passageiros está oferecendo um montante de US$ 1,5 milhões para melhorar a precisão dos algoritmos de previsão de ameaças do US Transportation Security Administration (TSA). O problema da TSA é que o algoritmo precisa evoluir em velocidade e precisão acompanhando o aumento do número de viajantes, pois cada vez que os sensores ou algoritmo detectam uma possível ameaça é preciso envolver uma equipe para o processo de triagem secundária que é feito manualmente e diminui muito a velocidade.

Além das competições, a plataforma também serve como vitrine de profissionais para grandes empresas contratarem. É uma boa forma de mostrar seu conhecimento na área da ciência de dados, participando das competições, contribuindo nas discussões e compartilhando seus trabalhos.

Se está iniciando na área de data science e machine learning, o Kaggle possui muitos datasets e vários códigos em R e Python para você testar e aprender.

De olho na gigantesca comunidade de cientistas de dados, o Google adquiriu o Kaggle e anunciou no evento Cloud Next 2017 que ocorreu em meados de Março deste ano.

Eu ainda estou no início do processo de aprendizado de machine learning. Assim que terminar os cursos de Data Science e Deep Learning que estou fazendo na Udacity, entrarei em algumas competições para testar meu conhecimento e aprender novas técnicas.

Existe um curso gratuito no DataCamp para que você inicie sua jornada nas competições, ela oferece um passo a passo para você aprender Python e técnicas de machine learning, segue: Kaggle Python Tutorial and Machine Learning

 

Maiores informações: Kaggle

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