您现在的位置:新闻首页>热点资讯

如何在4个月内实力斩获Kaggle比赛的金银牌?

2020-01-20编辑:admin(来源:原创/投稿/转载)


  从2017年起,申请方的数据科学Kaggle项目,在过往大约三年的项目经历中,陪伴了150多位同学。

  如果你现在不知道kaggle是什么,点进个人主页查找往期文章进行了解啦。

  “如果我不参加的话,半年都学不到这些知识和技能,因为老师的课程内容比我自己学习更有针对性”。“感谢申请方提供这个机会,跟老师学了很多知识,包括构建基本模型,以及整个比赛的流程,怎么处理大规模数据,进行高性能计算各方面都有了一些经验。提升了编程和分析数据的能力。取得银牌,很感谢张老师,带队带得好,做了很多的工作。Kaggle要跑模型和算法要有高性能的服务器做支持,学会了怎么搭服务器。”

  第一次参加Kaggle比赛是自己和同学组队,成绩只有60%多。这次在老师指导下拿到了金牌。

  “收获太多啦!之前我对数据处理还有机器学习都不是很理解,通过这次系统学习还有Kaggle实战演练,让我对机器学习和数据科学领域的理解都加深了好多,而且可以更敏锐地寻找数据之间的关系,更好地处理数据。取得这么好的成绩最主要还是张老师指导得好,每一次都会非常认真地给我们讲解每一个code的用法和原理,还有老师对整个项目的把控也非常好,每个时间段该做什么也安排得非常完美。”

  “非常感谢申请方给了孩子获奖的机会,非常感谢带队的老师以及Kaggle小组的成员给予孩子的帮助!”

  参加一次申请方的数据科学Kaggle项目,能给你带来的助力,除了知识、技能和排名,还有更多惊喜收获,远比想象得多!

  “Kaggle在industry和academia都非常受认可。首先在工业界,去年找实习时,面试官很详细地询问了我做过的两次Kaggle项目细节。在暑期三个月的实习中,我感觉工业界做的事情和学术界相差很大,比如现在业界比较受欢迎的几个advanced model,学校都没听说过,但在实习期间manager直接让用;如果不是因为做过Kaggle,项目导师详细讲过并给过code,我的工作表现就不会这么高效和备受称赞。从学术界来讲,我的几位统计系、商学院的老师对我参加过两次Kaggle比赛这件事情都非常感兴趣,有的想让我跟他们做research,研究Kaggle平台;有的想在学校开一个小组专门做Kaggle。他们很看重跟industry之间的合作,尤其是想要用他们研发的模型/algorithm用在real industry dataset上。”

本文地址:http://www.weury.cn/redianzixun/5811.html


  • 本网转载的作品,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性,不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时,必须保留本网注明的作品来源,并自负版权等法律责任。
  • 如涉及作品内容、版权等问题,请联系我们进行修改或删除。







返回首页