Hướng dẫn sử dụng Kaggle cho khoa học dữ liệu

Bạn quan tâm tới khoa học dữ liệu? Vậy thì hãy làm quen với Kaggle - cộng đồng khoa học dữ liệu lớn nhất trên thế giới. Dưới đây là hướng dẫn sử dụng Kaggle cho người mới bắt đầu.

Kaggle là gì?

Kaggle là một cộng đồng online dành cho những ai đam mê khoa học dữ liệu và học máy (ML). Nó là công cụ học tập hàng đầu cho người mới và dân chuyên nghiệp với những vấn đề thực tế để mài giũa kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn.

Được sở hữu bởi Google, nó hiện là nền tảng web có nguồn lực cộng đồng lớn nhất cho các nhà khoa học dữ liệu và học viên học máy. Kaggle cho bạn tiếp cận một số chuyên gia trong lĩnh vực mà có thể giúp bạn xây dựng ý tưởng, cạnh tranh và giải quyết những vấn đề đang gặp phải.

Tại sao nên dùng Kaggle cho nghiên cứu khoa học dữ liệu?

Bộ dữ liệu có sẵn

Dataset của Kaggle là tính năng hữu ích nhất vì việc tìm nguồn dữ liệu tại thời gian thực là vấn đề quan trọng với hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Hãy tưởng tượng bạn dành thời gian và tiền bạc để học lý thuyết nhưng lại không thể thực hành trong khi học thì sẽ khó đạt được hiệu quả cao.

Kaggle giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp hơn 50.000 dataset mà bạn có thể dùng trong khi huấn luyện các mô hình. Có một dataset cho bạn trên Kaggle.

Tất nhiên, làm việc trên các dataset “hotter” có thể có lợi hơn cho người mới bắt đầu. Dù bạn có thể dùng kiến thức của bản thân để giải quyết vấn đề bất kỳ nhưng mọi việc sẽ dễ dàng hơn với sự trợ giúp của các dataset thông dụng. Ngoài ra, lưu ý rằng những dataset này xuất hiện ở nhiều định dạng file khác nhau, bao gồm CSV, JSON, SQLite…

Vô số mẫu code

Tương tự như những nền tảng lập trình khác, Kaggle cung cấp một kho đoạn mã và mẫu code phong phú phục vụ cho các mục đích học khác nhau. Nghiên cứu code từ chuyên gia là cách tuyệt vời để trở thành lập trình viên và tất nhiên, nhà khoa học dữ liệu đôi khi vẫn phải viết code.

Giống như dataset, người mới bắt đầu nên làm việc với Python trước để có đủ những mẫu code cần thiết bởi đây là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Còn đối với người học nâng cao hơn, Kaggle có đoạn code trong R, Julia và SQLite.

Quan trọng hơn, Kaggle trình bày những đoạn code mẫu ở định dạng Jupyter Notebook có thể tùy biến, cho phép bạn chỉnh sửa file và thực hiện thay đổi cần thiết.

Những khóa học khoa học dữ liệu mục tiêu

Dù khoa học dữ liệu đơn giản hơn nhiều người vẫn nghĩ nhưng vẫn có một số lý thuyết phức tạp trong lĩnh vực này. Để hiểu chúng rõ hơn, bạn có thể tham gia các khóa học về những khái niệm khoa học dữ liệu trên Kaggle. Chúng tập trung vào những ứng dụng liên quan trong thực tế.

Những khóa học đó đều miễn phí, hoàn chỉnh và cấp chứng chỉ được công nhận cho học viên. Hơn nữa, nếu muốn tránh những khóa học kéo dài hàng tháng sẵn có trên các nền tảng học online, hãy tham khảo những lựa chọn trực tiếp, ngắn gọn hơn.

Cộng đồng

Kaggle là cộng đồng trực tuyến một điểm dừng cho nhà khoa học dữ liệu bởi nó cho bạn cơ hội học hỏi từ người khác, qua network và trình bày công việc của bản thân. Bạn có thể đặt câu hỏi, kết nối với đồng nghiệp và xây dựng trên kiến thức hiện có qua cộng đồng.

Trình bày tác phẩm cũng giúp bạn gây dựng danh tiếng như một chuyên gia trong lĩnh vực. Điều này rất hữu ích trong quá trình tìm việc.

Cạnh tranh và động lực

Những cuộc thi giúp bạn đánh giá năng lực của bản thân và tích lũy kinh nghiệm quý giá. Ngoài ra, vượt qua càng nhiều bài kiểm tra, bạn càng tự tin hơn trong hành trình nghiên cứu khoa học dữ liệu.

Kaggle có một số cuộc thi để kiểm tra kiến thức của bạn so với người khác và tăng độ hấp dẫn cho hồ sơ xin việc của bạn. Thậm chí, nhiều cuộc thi còn trao giải thưởng bằng tiền mặt.

Giá của Kaggle

Hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể dùng một loạt dataset, tham gia các cuộc thi, nghiên cứu mẫu có sẵn và trình bày công việc với chi phí 0 đồng. Bạn có thể đăng ký Kaggle.com và tạo ngay một tài khoản.

Nhà khoa dọc dữ liệu có thể làm gì với Kaggle?

Nếu là một nhà khoa học dữ liệu, công việc của bạn liên quan tới việc tìm nguồn và phân tích thông tin. Kaggle cung cấp cho bạn dữ liệu chất lượng để huấn luyện các mẫu AI, đồng thời, cho phép bạn xuất bản công khai những phát hiện dữ liệu.

Ngoài ra, bạn có thể làm việc với đồng nghiệp để giải quyết vấn đề chung, tạo hồ sơ xin việc và nhận những công việc lương cao thông qua việc liên tục xây dựng cộng đồng.

Cách dùng Kaggle cho khoa học dữ liệu

Sau khi đăng ký, bạn có thể làm theo những bước sau để tối đa hóa lợi ích khi dùng Kaggle.

• Học kiến thức về khoa học dữ liệu cơ bản.
• Tìm hiểu dataset, bắt đầu từ bộ sưu tập đơn giản tới phức tạp.
• So sánh đoạn code EDA với công việc của bạn.
• Kiểm tra notebook khoa học dữ liệu giúp bạn giải quyết vấn đề và cố gắng ghi nhớ chúng.
• Tham gia các cuộc thi để cải thiện kỹ năng.

Trên đây là hướng dẫn dùng Kaggle cơ bản và những điều liên quan mà bạn cần biết. Hi vọng bài viết hữu ích với các bạn.