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news 2025/7/29 10:39:13

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什么是Kaggle？

Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。

除此之外，Kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达一百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。从某种角度来讲，大家可以把它理解为一个众包平台，类似国内的猪八戒。但是不同于传统的低层次劳动力需求，Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。

这里有一篇对Kaggle首席科学家Jeremy Howard的采访，介绍了Kaggle的创建初衷及运营模式，即任用最聪明的人解决世界上最棘手的问题；同时，任何公司和组织都可以受益于机器学习的发展进步。

Kaggle的竞赛模式是什么样的？

Kaggle上的竞赛有各种分类，例如奖金极高竞争激烈的的 “Featured”，相对平民化的 “Research”等等。但他们整体的项目模式是一样的，就是通过出题方给予的训练集建立模型，再利用测试集算出结果用来评比。

同时，每个进行中的竞赛项目都会显示剩余时间、参与的队伍数量以及奖金金额，并且还会实时更新选手排位。在截止日期之前，所有队伍都可以自由加入竞赛，或者对已经提交的方案进行完善，因此排名也会不断变动，不到最后一刻谁都不知道花落谁家。

由于这类问题并没有标准答案，只有无限逼近最优解，所以这样的模式可以激励参与者提出更好的方案，甚至推动整个行业的发展。

Kaggle竞赛另一个有趣的地方在于每个人都有自己的Profile，上面会显示所有自己参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等，不仅看上去非常有成就感，更能在求职和申请的时候起到Certificate的作用。

Kaggle参赛者的背景大多是什么样的？

从比赛目标出发，参赛者主要分为两种，一种是以奖金和排名为目的，包括靠奖金为生的职业Kaggler；另外一种就是以提升相关skills和背景为目的业余爱好者甚至在校学生了。

从背景来看，前者的来源主要有丰富data science、data mining、machine learning工作经验的业内人士，或者是实力强劲的民间“技术宅”；而后者则往往是一些有一定技术能力，但经验欠缺，从中进行学习和锻炼的“长江后浪”。

0基础的人如何上手Kaggle？

理论上来讲，Kaggle欢迎任何数据科学的爱好者，不过实际上，要想真的参与其中，还是有一定门槛的。一般来讲，参赛者最好具有统计、计算机或数学相关背景，有一定的coding技能，对机器学习和深度学习有基本的了解。Kaggle任务虽然不限制编程语言，但绝大多数队伍会选用Python和R，所以你应该至少熟悉其中一种。

当然，如果你从未独立做过一个项目，还是要从练习赛开始熟悉。因为竞赛模式中的任务是公司悬赏发布的实际案例，并没有标准的答案；而练习赛不仅项目难度低，而且是有官方给出的参考方案的，大家可以用来对比改善自己的测试结果，从中进行提高。

所以呢，建议感兴趣的同学先去独立做一下101和playground的训练赛，至于做多少个案例才能上道，就要看个人素质啦。这里为大家推荐几篇非常好的文章，里面手把手的教了大家入门级的三个经典练习项目，供大家学习。

1. Titanic（泰坦尼克之灾）
中文教程：逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
英文教程：An Interactive Data Science Tutorial

2. House Prices: Advanced Regression Techniques（房价预测）
中文教程：Kaggle竞赛 — 2017年房价预测
英文教程：How to get to TOP 25% with Simple Model using sklearn

3. Digital Recognition（数字识别）
中文教程：大数据竞赛平台—Kaggle 入门
英文教程：Interactive Intro to Dimensionality Reduction

Kaggle竞赛获奖及取得名次难么？

Kaggle竞赛取得奖金乃至取得好的名次的难度都是非常高的，通常一个项目的参与人数都能达到数千人，而其中只有Top 1可以得到奖金，可以说是高手中的高手。通常来说，几个具有一定水平的业内人士在临时组队的情况下最多也就拿到20名左右的成绩，想要再往前冲往往都需要有一定程度的默契和合作经验了。

所以，对于以学习与实践为目的的小白选手来说，不要太在意排名，从参赛的过程中不断地提升自己才是最终的目的。当经过一次又一次的洗礼最终取得一个不错的成绩后，相信你也已经成长为可以在相关领域独当一面的人才了。

Kaggle竞赛的认可度高么？

Kaggle作为Data Science业内享有盛名的平台，在业界拥有极高的认可度。所以如果你是想寻找相关行业的工作，那一个漂亮的Kaggle profile将为你的简历增色不少。

Quora上的这个问题：How can we use Kaggle? （点击查看）就提到，把Kaggle的项目经验写在Linkedin上可以很直观的展现自己作为一个Data Scientist的能力。

国内亦有一些高级人才对Kaggle有很高的认知度，比如Edward.Fu - 知乎一直在知乎各个和Kaggle相关的问题下留言寻觅Kaggle比赛经验丰富的人，表示常年有这方面的需求，说明国内对Kaggle的项目经验也是非常认可的。@Lau Phunter在Kaggle 的比赛在 Machine Learning 领域中属于什么地位？回答下面所说的：

写上参加过Kaggle比赛，我会看简历。
得过一次10%，我会给电话面试。
得过2次或者以上10%，我会给on site面试。
得过一次前10，我们会谈笑风生。

参加Kaggle是一种怎样的体验？

在调研的过程中我采访了几个Kaggler，将他们的亲身经验做了一下总结：

Kaggler A，NYC Data Science Academy team leader/ 美国数据电子交易公司CEO，多次参加Kaggle比赛：

参加此项目，你不可或缺的品质就是持续的热情和坚韧不拔的毅力，即使是像我这样的老司机，和另外两个专攻CS和统计方向的小伙伴组队，一个难度中等的项目做下来也要投入两周，每天工作10h以上。更别提那些有着强迫症，一遍遍修改方案，直至deadline的完美主义大牛了。我相信没有一支夺冠队伍是在提交方案后完全没改过的，顶尖高手的成功不仅是基于他们的专业素养，还有其背后我们看不到的勤奋。

Kaggler B，某知名大数据公司的数据分析师，在美国读统计研究生期间曾通过Kaggle项目提升自己数据操作技能：

我是统计本科申请一年半的统计Master，目前刚刚回国工作。在出国前对Kaggle也是闻所未闻，来到美国以后，在导师的引导下知道了Kaggle这个巨大的学习源，经常在上面学习。在我看来，Kaggle的背书还是非常有用的，排位前几十的都是大神级别，他们从来不需要找工作，都是工作来找他们。而对我们这样的小白，如果没有整块时间找实习或者没有找到合适的实习机会，利用闲暇时间做一些Kaggle项目，写在简历上也能算做一些项目经验，更容易得到面试；同时，在做项目的过程中，实实在在的Skills的提高也能让我们在求职时笔试的表现更好，获得更好的工作机会。

Kaggle的竞争非常激烈，很多时候Kaggle的排名即便是前50位流动性也很大，从前几名跌至几十名不过一两天的事，可想而知想要保住排位要在此付出多大的时间和精力，一次次的推翻自己，碾压别人。

从求职者的角度来看

Kaggle提供了一个非常好的学习平台，在这里你可以接触到真正的业界案例，收获实际的项目经验，在每一个项目中不断挑战自己，甚至在Kaggle榜上占据一席之位，提高自己在业内的知名度，优秀的排位甚至可能带来的非常好的工作机会。同时，也可以认识一群志同道合的人，扩展自己的professional network，与业内最顶尖的高手互动，尤其是很多队伍在比赛结束后都会公开自己的解法，如果这个项目恰好你参与过，为之投入过无数个日日夜夜，此时就是不可多得的学习机会。

对于刚刚进入这个行业的菜鸟而言，参加Kaggle的项目是非常“长见识”的，可能初期的尝试会非常吃力，毕竟都是非常前沿的问题，但是如果能坚持完整的把一个项目做下来，且不说coding能力会有一个很大的提高，在实际案例中解决问题的能力也会得到极大的锻炼，为自己的职业生涯打下一个良好的基础。如果能在Kaggle这种高手云集的比赛中获得一个还不错的成绩，写在简历上足以打动你今后的Boss，跳槽就翻倍的高薪工作指日可待！值得一提的是，虽然是汇集精英的社区，Kaggle的论坛氛围很好，对新人非常友好，大家一定要多看Script多请教！

给大家汇总了一些超级良心的手把手教程，

在专栏中发表的文章—Kaggle 入门指南，详细介绍了Kaggle项目的大致流程，包括Data Exploration, Statistical Test, Data Processing, Feature Engineering, Model Selection, Ensemble Generation每一步该怎么做，有哪些Tips，最后还给出了一个“Home Depot Search Relevance”的案例，拿到它就可以开始自己的Kaggle排位赛了！祝愿大家都能够成为一个优秀的Data Scientist！
接下来是我整理的一些相关的学习资源，大家各取所需。