Kaggle是一个在线数据科学竞赛平台，由Google于2010年推出。Kaggle是一个为数据科学家、机器学习工程师和其他数据相关专业人士提供的社区和市场。Kaggle上的竞赛由公司、研究机构和个人发起，竞赛的主题包括预测、分类、聚类、自然语言处理和计算机视觉等。
Kaggle竞赛的目的是为公司和研究机构解决实际问题，并为数据科学家和机器学习工程师提供一个学习和展示技能的地方。Kaggle竞赛的奖金通常很高，最高可达数十万美元。
Kaggle竞赛的流程如下：
- 竞赛发起人发布竞赛信息，包括竞赛主题、数据集、评价指标和奖金。
- 数据科学家和机器学习工程师注册竞赛并提交他们的解决方案。
- 竞赛发起人评估解决方案，并根据评价指标选出获胜者。
Kaggle竞赛是一个很好的学习和展示技能的地方。Kaggle竞赛提供大量的数据和资源，可以帮助数据科学家和机器学习工程师提高他们的技能。Kaggle竞赛也是一个很好的社交平台，可以让数据科学家和机器学习工程师与其他专业人士交流和学习。
学界认可度：
得益于Kaggle的海量数据集和开放性，它还成为了一个非常棒的教学实践平台，吸引到哥大、纽大、上交大等设立了相关领域的Capstone Project，以及哈佛、牛津、斯坦福等开设Kaggle-in-Class的课程项目。
此外，众多国际大型和重要学术组织、机构，如IEEE、NASA、CERN等都在Kaggle上举办或多次支持（公开数据集）了不同类型的竞赛，帮助他们自己或合作方解决棘手的科研问题。
业界含金量高：
许多科技巨头在Kaggle举办Recruitment类的竞赛用于招聘数据科学家，比如 Facebook、Amazon、Walmart。
Featured类的比赛为解决商业问题而设立，是Kaggle平台最主要的竞赛类型，奖金高竞争激烈，有金银铜牌奖励，对参赛选手的能力有一定的要求，同时这意味着如果可以取得较好的成绩排名，对于相关领域的申请、求职能起到很强的背书。
如果您是数据科学家或机器学习工程师，我鼓励您参加Kaggle竞赛。Kaggle竞赛是一个很好的学习和展示技能的地方，也可以帮助您与其他专业人士交流和学习。
以下是一些参加Kaggle竞赛的建议：
- 选择一个你感兴趣的竞赛。
- 阅读竞赛信息，了解竞赛主题、数据集和评价指标。
- 使用你熟悉的技术和工具来解决问题。
- 在提交解决方案之前进行测试和验证。
- 与其他数据科学家和机器学习工程师交流和学习。
适合人群：
对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣的高中生
有一定计算机背景的大学生
竞赛类型：
其难度从初学到高阶以及求职均有涉及，最常见的竞赛可以划分为以下类型：
Featured
Research
Getting Started
Playground
InClass
Analytics
竞赛流程：
01注册账号（一人只能有一个账号）
02选择想要参赛的项目
03下载题目的数据
04时间截止，评出最优者
05获奖的队伍必须提交源代码
注：可以以个人或组队的形式参加比赛，在参赛时可以相互分享经验。
参赛时间：
全年滚动，随时可以报名
竞赛要求：
1.编程语言
最基础的入门学者也需要学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手，推荐使用Python，因为Python作为一种强大的胶水语言，可迅速入门。
2.探索数据
光有编程语言是不够的，还需要学习如何探索性分析你手上的数据，这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议，你要学会取舍和迅速获取最有用的信息。
3.模型训练
熟悉使用机器学习库，培养良好的习惯，为之后的工作做铺垫实战，从初级可以逐渐增加难度。
Kaggle优势：
Kaggle交流社区的活跃度非常高，许多优秀选手会在社区里开源代码、分享心得，一起成长
Kaggle会根据每场比赛的排名，受到许多企业认可
比赛全英文，可以练习英语
