Malgré sa récente popularité, le big data reste relativement incertain par rapport à d’autres domaines technologiques bien établis. Par conséquent, la plupart des débutants ont du mal à mettre en pratique et à étudier les théories et les concepts en raison du manque de données et de ressources. Cependant, en utilisant Kaggle pour la science des données, vous pouvez surmonter ce problème avec peu ou pas de stress.
Qu’est-ce que Kaggle et comment devenir un développeur professionnel sur cette plateforme ? Vous trouverez ici un aperçu de cet outil exceptionnel de science des données et comprendrez pourquoi de nombreux professionnels y passent des heures. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus.
Qu’est-ce que Kaggle ?
Kaggle est une communauté en ligne pour les passionnés de science des données et d’apprentissage machine (ML). Il s’agit d’un outil d’apprentissage de premier plan pour les novices et les professionnels, avec des problèmes pratiques réalistes pour aiguiser vos compétences en science des données.
Détenu par Google, il s’agit actuellement de la plus grande plateforme web de crowdsourcing au monde pour les scientifiques des données et les praticiens de l’apprentissage automatique. Ainsi, Kaggle vous donne accès à plusieurs professionnels dans votre domaine avec lesquels vous pouvez réfléchir, concourir et résoudre des problèmes de la vie réelle.
Pourquoi utiliser Kaggle pour la science des données ?
Avec l’essor du big data, il existe des moyens uniques de trouver des données en dehors de Kaggle, et ces méthodes augmentent à pas de géant tous les jours. Il existe également diverses plateformes pour apprendre et étudier le code. Alors, pourquoi faire de Kaggle votre plateforme d’apprentissage privilégiée ?
Dans cette section, nous verrons en détail les avantages de Kaggle et ce qui le rend extrêmement populaire auprès des data scientists du monde entier.
1. Disponibilité des ensembles de données
Les ensembles de données de Kaggle sont sa fonction la plus utilisée, car l’obtention de données en temps réel est un problème important pour la plupart des scientifiques des données. Imaginez que vous passiez votre temps et votre argent à apprendre des théories et que vous ne puissiez pas pratiquer pendant que vous apprenez.
Kaggle résout ce problème frustrant en fournissant plus de 50 000 ensembles de données que vous pouvez utiliser lors de l’entraînement des modèles. Quel que soit le domaine dans lequel vous voulez travailler ou le problème que vous voulez résoudre, il y a un ensemble de données pour vous sur Kaggle.
Bien sûr, travailler sur des ensembles de données plus « chauds » peut être plus bénéfique pour un débutant. Bien que vous puissiez appliquer vos connaissances à n’importe quel problème, il est plus facile d’obtenir de l’aide avec les jeux de données les plus courants. Notez également que ces ensembles de données sont disponibles dans différents formats de fichiers, notamment CSV, JSON, SQLite et bien d’autres encore.
2. D’innombrables exemples de code
Comme d’autres plateformes de développement, Kaggle propose un grand nombre d’extraits de code et d’exemples à des fins d’apprentissage. L’étude du code par des experts est un moyen extraordinaire de progresser en tant que développeur, et oui, les scientifiques des données ont besoin d’écrire du code de temps en temps.
Comme pour les ensembles de données, les débutants ont tout intérêt à travailler avec Python, qui est le langage de programmation le plus populaire pour la science des données, car il offre suffisamment d’exemples de code. Néanmoins, pour les apprenants plus avancés, Kaggle propose des extraits de code en R, Julia et SQLite.
Plus important encore, Kaggle présente ces extraits de code dans un format Jupyter Notebook personnalisable, ce qui vous permet d’éditer les fichiers et d’apporter les modifications souhaitées à votre notebook.
3. Cours de science des données ciblés
Bien que la science des données soit plus simple que la plupart des gens ne le pensent, il existe quelques théories incontestablement complexes dans ce domaine. Mais pour mieux comprendre, il existe de nombreux cours Kaggle sur les concepts de la science des données, qui mettent l’accent sur leurs applications pratiques.
Heureusement, ces cours sont gratuits et assortis de certifications reconnues. De plus, si vous préférez éviter les cours d’un mois, très chargés, disponibles sur les plateformes d’apprentissage en ligne, explorez ces options plus courtes et plus directes.
4. Communauté
Dans le domaine de la technologie, les communautés sont essentielles à la croissance et à la visibilité. Kaggle est votre communauté en ligne unique en tant que scientifique des données, car elle vous donne la possibilité d’apprendre des autres, de travailler en réseau et de présenter votre travail. Vous pouvez poser des questions, entrer en contact avec des pairs et développer vos connaissances grâce à votre communauté.
La présentation de votre travail vous permet également de vous faire connaître en tant qu’expert dans votre domaine, ce qui est essentiel pour la recherche d’un emploi.
5. Compétition et motivation
Les concours vous permettent de voir directement comment vous vous situez par rapport aux autres et quelle expérience vous avez accumulée. En outre, plus vous réussissez de tests, plus vous devenez confiant dans votre parcours en science des données.
Sur Kaggle, il existe plusieurs concours de science des données qui vous permettent de tester vos connaissances par rapport à vos pairs et d’étoffer votre CV. Mieux encore, bon nombre de ces tests sont assortis de prix en espèces, ce qui les rend d’autant plus attrayants.
Prix Kaggle
Passons maintenant à la question la plus pressante : « Combien coûte Kaggle ? » Étonnamment, ce joyau de la science des données est totalement gratuit ! Vous pouvez obtenir une série d’ensembles de données, participer à des concours, étudier des échantillons de code et présenter votre travail sans frais. Vous pouvez vous inscrire sur Kaggle.com et créer un compte pour commencer.
Que pouvez-vous faire avec Kaggle en tant que Data Scientist ?
En tant que data scientist, votre travail consiste à rechercher et à analyser des données. Kaggle vous fournit des données de qualité pour l’entraînement des modèles d’IA et vous permet de publier vos résultats pour un usage public.
En outre, vous pouvez travailler avec d’autres ingénieurs de données pour résoudre des problèmes mondiaux, étoffer votre CV et obtenir des emplois bien rémunérés grâce à la création constante d’une communauté.
Comment utiliser Kaggle pour la science des données
Après s’être inscrit, que faire ? Il y a certaines étapes à suivre pour tirer le meilleur parti de Kaggle et faire avancer votre carrière tout en apprenant.
Comme toute autre plateforme d’apprentissage et de communauté, Kaggle peut vous aider à atteindre le sommet, mais seulement si vous savez comment maximiser ses avantages. Voici un guide étape par étape.
1. Acquérir les connaissances de base
Utiliser Kaggle sans connaissances de base en science des données équivaut à passer des examens avancés sans avoir suivi les cours fondamentaux. Oui, tout le monde peut utiliser Kaggle, que l’on soit débutant ou non, mais il faut être bien ancré dans les concepts essentiels de la science des données afin d’éviter toute confusion.
Vous devez savoir comment démarrer votre carrière dans la science des données et suivre des cours approfondis avant de vous lancer dans Kaggle. Assurez-vous également de comprendre les bases de la programmation Python, des statistiques et de l’utilisation des bibliothèques.
2. Parcourir les ensembles de données
Lorsque vous avez acquis les connaissances de base, vous pouvez maintenant vous lancer dans la recherche de données pour vous aider à vous entraîner. C’est là que les ensembles de données de Kaggle vous sont utiles.
Explorez les ensembles de données disponibles, en commençant par des collections simples avant de passer à des collections plus complexes. Bien que les ensembles de données de Kaggle soient standard, vous voudrez peut-être effectuer des vérifications pour vous assurer que les données répondent à vos spécifications.
3. Comparez les extraits de code EDA avec votre travail
Comme nous l’avons souligné précédemment, l’étude d’exemples de code est un moyen infaillible d’améliorer vos compétences. Cliquez sur l’onglet Notebooks de l’ensemble de données que vous avez sélectionné pour obtenir des extraits de code à étudier et à comparer avec votre travail original.
En outre, concentrez-vous sur les échantillons de code les plus actifs ou provenant de contributeurs reconnus pour votre analyse exploratoire des données. Cela ne signifie pas que les autres échantillons de code sont automatiquement mauvais, mais il est probable que plus l’activité est importante, plus le code est précis.
4. Examiner les carnets de la science des données
En corrigeant votre travail à l’aide d’extraits de code, vous améliorerez sans aucun doute vos compétences au fil du temps, ce qui vous permettra de relever des défis plus sophistiqués. Étudiez attentivement les carnets de notes qui résolvent des problèmes spécifiques et essayez de les reproduire.
Notez que la compréhension de la méthodologie et du concept vous sera plus bénéfique que la simple copie du code. Bien que cela puisse augmenter votre visibilité, cela ne fera pas de vous un meilleur data scientist.
5. Participez à des concours pour affiner vos compétences
Après avoir suivi toutes les étapes ci-dessus, vous devriez être prêt à participer aux principales compétitions Kaggle. Les compétitions peuvent sembler terrifiantes au départ, surtout lorsque vous participez pour la première fois, mais plus vous participerez, plus vous prendrez confiance en vous.
L’étude ne peut pas tout faire ; il y a certains concepts et méthodes auxquels les concours seuls peuvent vous exposer. En outre, le prix en espèces qui y est associé ne fait pas de mal.
Devenez un meilleur scientifique des données avec Kaggle
Rien de tel qu’une plateforme communautaire pour vous aider à améliorer vos compétences, surtout dans un domaine aussi vaste que la science des données. La participation active à des communautés comme Kaggle permet non seulement d’améliorer vos connaissances et votre expertise, mais aussi de vous exposer à de nombreuses opportunités, notamment des emplois et des stages.
