Лично я считаю, что лучший и самый быстрый способ изучить науку о данных, особенно для новичков, - это работать над проектами или соревнованиями, и это потому, что традиционный подход к обучению не успевает за темпами, с которыми развивается область.
Для платформ соревнований по науке о данных Kaggle, как известно, является самой популярной платформой. Тем не менее, многие новички пугаются великих мастеров Kaggle, званий и т. Д., Из-за чего они попадают в сеть традиционного подхода к обучению: сначала выучите все, прежде чем принять вызов Подходят и это замедляет их учебный процесс. В этом посте я рассмотрел другие платформы для соревнований по науке о данных, с которыми специалисты по обработке данных, специалисты по машинному обучению, программисты искусственного интеллекта, независимо от их уровня знаний, могли бы рассмотреть возможность работы. Итак, вот оно:
- Популярный Kaggle
- DrivenData
- Crowd AnalytiX
- Кодалаб
- DataScienceChallenge
- DataScience.net
- mlcontests.com
- Bitgrit.net
Некоторые другие ежегодные соревнования включают
Если вы считаете, что есть другие платформы для соревнований по науке о данных, которых я здесь не перечислил, укажите их в разделе комментариев ниже. Спасибо
