Kaggle est une plateforme populaire de concours de science des données. Elle met en relation des data scientists avec des organisations qui ont besoin d’aide pour résoudre des problèmes de données. Les organisations publient des défis sur Kaggle, et les scientifiques des données s’affrontent pour les résoudre.
Kaggle est utilisé par une variété d’organisations, notamment des entreprises Fortune 500, des startups et des gouvernements. Parmi les utilisateurs les plus connus de Kaggle figurent Google, Facebook, Airbnb et Netflix.
L’exemple du concours de recommandation organisé par Netflix
Les concours les plus populaires sur Kaggle sont généralement ceux qui offrent les prix les plus importants. Parmi les exemples récents, citons le prix Netflix de 1 millions de dollars. L’objectif de la compétition lancée par Netflix était d’améliorer la précision de son système de recommandation. L’équipe gagnante, BellKor’s Pragmatic Chaos team, a permis d’améliorer le moteur de recommandation du géant du streaming. Le jeu de données était constitué de 100 millions de notes attribuées par 480 000 utilisateurs anonymes à plus de 17 000 titres. C’est là le second intérêt de Kaggle : permettre aux datascientists de se confronter à de grands jeux de données. C’est une solution pertinente pour les jeunes data scientists nouvellement diplomés d’acquérir une expérience sur des jeux de données réels.
L’utilité de Kaggle en datascience
Kaggle est devenu un moyen de plus en plus populaire pour les scientifiques des données de montrer leurs compétences et d’être reconnus dans le secteur. Certains concours ont d’ailleurs pour finalité une embauche. Cependant, tous les concours ne sont pas égaux. Certains data scientists préfèrent participer à des concours plus petits, où le défi est plus ciblé et la compétition plus intense. Parmi les utilisateurs notables de Kaggle figurent DJ Patil, Hilary Mason et Vincent Woo.
Quelle que soit la taille ou la portée d’un concours, il y a généralement quelque chose pour tout le monde sur Kaggle. Si vous cherchez à en savoir plus sur la science des données ou à mettre vos compétences à l’épreuve, Kaggle est un site incontournable.
XGBoost, le roi de Kaggle ?
L’algorithme XGBoost s’est fait remarquer en remportant de nombreuses compétitions sur Kaggle !
Quelques conseils pour gagner sur Kaggle si vous débutez en datascience
Il existe un certain nombre de stratégies que les scientifiques des données peuvent utiliser pour augmenter leurs chances de gagner une compétition sur Kaggle. Voici quelques conseils :
- Comprendre le problème
Avant même de commencer à examiner les données, il est important que vous preniez le temps de comprendre le problème que vous essayez de résoudre. Quel est l’objectif du concours ? Quelles sont les conditions spécifiques que vous devez remplir pour gagner ? En comprenant le problème, vous pouvez mieux cibler vos efforts et vous assurer que vous travaillez à une solution qui répondra aux exigences du concours. - Explorez les données
Une fois que vous avez bien compris le problème, vous pouvez commencer à explorer les données. C’est là que vous voudrez utiliser une variété d’outils et de techniques de science des données afin d’avoir une meilleure compréhension de ce qui est disponible. Essayez différentes méthodes et voyez ce qui fonctionne le mieux pour vous. Plus vous explorerez, mieux vous serez préparé à construire une solution gagnante. - Construisez un modèle solide
Une fois que vous avez exploré les données, il est temps de commencer à construire votre modèle. C’est là que vos connaissances en science des données vont vraiment entrer en jeu. Vous devrez utiliser diverses techniques afin de construire un modèle solide capable de prédire avec précision les résultats du concours. Si votre modèle est faible, vos chances de gagner sont minces. - Assurez-vous que votre soumission est exacte
Après avoir construit votre modèle, il est important de vous assurer que votre soumission est exacte. Cela signifie que vous devez revérifier votre travail et vous assurer qu’il n’y a pas d’erreurs dans votre proposition. S’il y a des inexactitudes, votre proposition sera probablement rejetée et vous ne pourrez pas gagner le concours. - Restez au courant des nouveaux développements
Enfin, il est important de se tenir au courant des nouveaux développements en matière de science des données. Cela inclut les nouvelles techniques, les nouveaux outils et les nouveaux logiciels qui pourraient vous aider à construire un meilleur modèle ou à faire une prédiction plus précise. En restant à jour, vous pouvez vous donner un avantage sur les autres candidats qui ne suivent pas les derniers développements. - Enfin et pour terminer : pratiquez, pratiquez, pratiquez !!
