LU02c - Plattform Kaggle.com

Kaggle ist im Kern eine Lern-, Wettbewerbs- und Austauschplattform rund um Data Science und Machine Learning. Oder anders gesagt: der Ort, an dem Modelle gegeneinander antreten und Egos leise leiden.

1. Datasets - Kaggle stellt tausende offene Datensaetze bereit

• CSVs, Bilder, Text, Zeitreihen
• von trivial („Titanic“) bis brutal realistisch
• geeignet fuers Lernen, Ueben und Scheitern im geschuetzten Raum
• Kurz: Daten, ohne erst wochenlang Datenschutzformulare auszufuellen.

2. Wettbewerbe - das Herzstueck von Kaggle

• Man bekommt:
  • einen Datensatz
  • eine Aufgabenstellung (z. B. Klassifikation, Regression)
  • eine Bewertungsmetrik (Accuracy, RMSE, Log Loss, …)
• Man liefert:
  • ein Modell
  • eine Vorhersagedatei
  • und Lektio in Demut, wenn man auf Platz 12'348 landet
• Es gibt:
  • Lern-Wettbewerbe (einsteigerfreundlich)
  • Forschungsnahe Challenges
  • Industrie-Wettbewerbe mit Preisgeld

3. Notebooks

• Interaktive Jupyter-Notebooks im Browser
  • Python, R
  • vorinstallierte Libraries
  • direkter Zugriff auf Kaggle-Daten
• Man kann
  • eigene Loesungen bauen
  • Code anderer Leute lesen
  • sich fragen, warum deren Feature Engineering funktioniert und das eigene nicht

4. Kurse - Kostenlose Micro-Courses zu:

• Python
• Pandas
• Machine Learning
• Deep Learning
• Feature Engineering

5. Community

• Diskussionen zu Modellen und Loesungen
• Erklaerungen zu Gewinneransaetzen
• Austausch ueber Best Practices

Man lernt hier schnell:

• wie Profis denken
• wie viele Tricks es gibt
• wie wenig „einfach mal ein Modell trainieren“ wirklich ist

6. Was Kaggle liefert : Kaggle ist ein Trainingslager fuer Data Science:

• echte Daten
• echte Probleme
• echte Metriken
• echter Realitaetsschock

7. Was Kaggle nicht liefert

• Kein Ersatz fuer solides Statistik- oder ML-Verstaendnis
• Keine Garantie, dass dein Wettbewerbsmodell produktionsreif ist
• Kein Ort fuer „einfach nur Theorie“

Volkan Demir