Einführung
Kaggle bietet viele Online-Ressourcen, die den Einstieg in die Datenwissenschaft erleichtern. Hat Tausende von Datensätzen, Data-Science-Wettbewerbe, Code-Einreichungen in Datensätzen, Community-Chat und sogar Anfängerkurse. Der Benutzer erhält auch ein öffentliches Benutzerprofil, das geteilt werden kann, die alle Benutzerbeiträge und Erfolge verfolgt und anzeigt.
Das Benutzerprofil zeigt, wem der Benutzer folgt, wer folgt dem Benutzer, Benutzercode, jeder Satz von Benutzerdaten und anderen Informationen. Es gibt auch mehrere Klassifizierungsmethoden. Das Kaggle-Profil ist eine großartige Möglichkeit, um gemeinsam nutzbare Online-Projekte zu erstellen und Ihr Talent zu präsentieren.. Wie Ihr HackerEarth- oder Code Chef-Profil Ihre wettbewerbsfähigen Programmierfähigkeiten zeigt, Ihr Kaggle-Profil dient als Möglichkeit, Ihre Data-Science-Fähigkeiten auszudrücken.
Um ein gutes Kaggle-Profil aufzubauen, Sie müssen an den Daten arbeiten und hochwertige Python- oder R-Notebooks in Form von Projekten erstellen und eine Geschichte durch die Daten erzählen. Mehrere Datendiagramme können hinzugefügt werden, Schreibe Verkaufs- und Trainingsmodelle in Kaggle Notebooks. Mit denen kann man vieles machen. Und das Beste an Kaggle Notebooks ist das: Benutzer müssen Python oder R nicht auf ihrem Computer installieren, um es zu verwenden. Fast alle wichtigen Bibliotheken können direkt importiert werden. Kaggle stellt auch TPUs kostenlos zur Verfügung. Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPU) sind Hardware-Beschleuniger, die spezialisiert sind auf tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit.... Sie sind kompatibel mit Tensorflow 2.1 sowohl über die High-Level-API von Keras als auch, auf niedrigerem Niveau, In Modellen, die eine AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... personalisiert.
Deswegen, Die Arbeit mit Datensätzen in Kaggle ist sehr einfach und bequem und alle Anfänger sollten Kaggle ausprobieren, um einige Fähigkeiten und Kenntnisse zu entwickeln.
Hier sind einige Datensätze, die jeder Anfänger ausprobieren und erstaunliche Projekte erstellen kann:
1. Netflix-Filme und -Serien
Wer mag Netflix nicht? Dieser Kaggle-Datensatz enthält auf Netflix verfügbare TV-Sendungen und Filme. Mit diesem Datensatz kann ein exploratives Datenanalyseprojekt von guter Qualität erstellt werden. Mit diesem Datensatz, du kannst herausfinden: Welche Inhalte werden in welchem Land produziert, identifiziere ähnliche Inhalte aus der Beschreibung und viele weitere interessante Aufgaben.
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2. Schülerleistungen bei Prüfungen
Diese Daten basieren auf der Demografie der Bevölkerung. Die Daten enthalten mehrere Merkmale wie die Art der Nahrung, die der Schüler erhält, das Niveau der Prüfungsvorbereitung, Bildungsstand der Eltern und Leistungen der Schüler in Mathematik, Lesen und Schreiben. Mit den Daten, verschiedene Arten von Regressions- und Klassifikationsproblemen können gelöst werden. Es kann auch verwendet werden, um herauszufinden, welche Faktoren zu besseren Testergebnissen führen können.. Allgemein, es wird interessant daran zu arbeiten.
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3. Preisklassifizierung für Mobilgeräte
Der Datensatz zum Mobile Price Ranking weist viele Datenmerkmale und eine Vielzahl von Daten auf, die verschiedenen Verteilungsmustern folgen. Es gibt kategoriale Funktionen, kontinuierliche numerische Daten und sogar binäre Daten. Eine große Anzahl von Datenmustern sorgt dafür, dass man mit einer großen Datenmenge arbeiten und mit verschiedenen mathematischen Berechnungen und Statistiken umgehen kann..
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4. Katzen- und Hundebilder
Der klassische Datensatz zur Klassifikation von Hunden und Katzen. Es gibt viele Bilder von Hunden und Katzen, die verwendet werden können, um Modelle zu trainieren und Vorhersagen zu treffen.. Dieser Datensatz ist ein Muss für Studenten, die in die Bildverarbeitung oder Computer Vision einsteigen möchten. Was ist mehr, Sie können viele süße Bilder von Katzen und Hunden sehen.
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5. Trip Advisor Hotelbewertungen
Hotels sind ein wichtiger Bestandteil von Reisen und Urlaub. Hotelbewertungen sind Textdaten, die mit natürlichen Sprachverarbeitungsmethoden verarbeitet werden können (PNL). Es gibt mehr von 20.000 Hotelbewertungen gefolgt von einer Sternebewertung von 1 ein 5. Der Datensatz kann verwendet werden, um ein Bewertungsmodell zu trainieren, um die Sternebewertung für eine bestimmte Testbewertung zu bestimmen.. Es kann ein gutes Sprungbrett sein, um in die Textanalyse und NLP einzusteigen.
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6. Wohnungsmarkt Melbourne
Der Melbourne Housing Market Dataset ist eine allzeit beliebte Lernressource für Data-Science-Anfänger. Es hat viele Funktionen: numerische Daten, kategorisch und sogar geografisch (Breiten-und Längengrad). Deswegen, kann auch für Geoanalysen und andere Gruppierungsprobleme verwendet werden. Ähnlich, Regressions- und Klassifikationsaufgaben können auch an diesem Datensatz durchgeführt werden. Auch für diesen Datensatz stehen zahlreiche Codebeispiele und Anleitungen zur Verfügung, Damit ist es der ideale Datensatz für Studenten.
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7. Abbruchmodellierung
Die Fluktuationsrate gibt an, wie oft Mitarbeiter des Unternehmens innerhalb eines bestimmten Zeitraums ihren Arbeitsplatz aufgegeben haben. Es ist ein wichtiger Aspekt von HR Analytics und Unternehmensstrategie. Daten sind echte Lebensmerkmale wie das Alter, das Geschlecht, Zeit im Unternehmen und andere wichtige Eigenschaften. Die Daten können verwendet werden, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen und interessante Muster in den Daten zu untersuchen..
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8. Amazon-Top 50 meistverkaufte Bücher 2009-2019
Es ist immer interessant, mit einer Reihe von Verkaufsdaten zu arbeiten und Informationen zu erhalten. Zu den Funktionen gehören Bewertungen von Amazon-Benutzern, die Anzahl der Bewertungen auf Amazon und anderen. Dieser Datensatz kann verwendet werden, um EDA-Projekte zu erstellen und auch Regressionsanalysen zu erstellen. Kann verwendet werden, um eine interessante Fallstudie zum Erfolg von Bestsellern zu erstellen.
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9. Persönlicher Datensatz zu Krankheitskosten
Dieser Datensatz wird verwendet, um Versicherungsprognosen basierend auf verschiedenen Funktionen zu erstellen. Interessante Funktionen sind BMI, die Anzahl der Kinder und ob die Person Raucher ist oder nicht. Es ist auch in der Kategorie demografische Daten enthalten und kann verwendet werden, um eine Analyse der Versicherungskosten einer Person anzuzeigen.
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10. Suchergebnisse für Kepler Exoplaneten
Kepler hatte verifiziert 1284 neue Exoplaneten im Mai 2016. Im Oktober 2017, es gibt mehr von 3000 insgesamt bestätigte Exoplaneten (mit allen Nachweismethoden, einschließlich terrestrisch). Das Teleskop ist immer noch aktiv und sammelt weiterhin neue Daten zu seiner erweiterten Mission..
Die Daten haben mehrere Merkmale, das alles kann etwas schwer zu verstehen sein. Ausführlich erklärter Guide finden Sie hier.
Abschließende Anmerkungen
Es gibt viele Laptops in diesem Datensatz, kann für Anfänger etwas schwierig sein, aber Sie können viel an diesem Datensatz arbeiten.
Es gibt viele weitere Datensätze und Herausforderungen auf Kaggle, von denen Anfänger lernen können. Ihr Kaggle-Profil kann auch als Ausdruck Ihrer Data-Science-Fähigkeiten verwendet werden..
Die in diesem Artikel über Kaggle-Datensätze gezeigten Medien sind nicht Eigentum von DataPeaker und werden nach Ermessen des Autors verwendet.
