留学求职的无敌Buff,Kaggle竞赛到底有多厉害?

教育   2024-11-21 16:16   北京  

无论是想要申请或者求职数据方向,还是需要积累一段数据&定量相关经历,参加kaggle比赛都是最好的项目补充途径。

尤其是对于正在学习或者想要留学申请:DS/BA/AA/CS/金融/经济/金工/生物信息/医学工程/公共卫生…等方向的同学来说,kaggle不仅能帮助你强化数据分析能力,也能协助你提升专业知识。

无需门槛,不限专业,不限时间和阶段,
任何人都可以从零开始准备一场Kaggle比赛,提升数据分析能力,获得项目经验。

为此,我们邀请到了众多来自大厂的算法工程师以及清北博士, 组团辅导大家 , 一起冲击Top增加项目落地经验成就全新高峰。
















































名师带队 , 冲击Kaggle奖牌!


















































Kaggle竞赛题目



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比赛名称:Jane Street 实时市场数据预|金融量化 报名截止:2025年01月06日 竞赛领域:数据挖掘、人工智能、量化金融


 ▶比赛名称:CMI — 青少年互联网使用预|心理健康  报名截止:2024年12月12日  竞赛领域:数据科学、机器学习、人工智能、时间序列分析、心理健康 


 ▶比赛名称:WSDM Cup - 多语言聊天机器人竞技场大语言模型  报名截止:2025年1月27日  竞赛领域:机器学习;多语言建模;深度学习;大语言模型;



Kaggle - 指导老师



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1️⃣与顶级专家成立比赛研究团队,一起为Kaggle比赛探讨、互研

2️⃣获得一场酣畅淋漓的顶级赛事竞赛经验,并有较大概率获得赛事奖金

3️⃣强化自身实战水平,为自身简历新增一份扎实硬核的项目经验



Kaggle竞赛规则


🔔竞赛时间

全年滚动参加,随时可以报名


🔔适合学生

1️⃣对数据科学、计算机、人工智能等方向感兴趣的学生。

2️⃣在数据挖掘和机器学习方面有一定经验,并希望提高技能。

3️⃣初步踏入数据科学领域的学生,建议高中生和大学生参加。


🔔竞赛形式

线上参加,3-5人组队/1v1参赛。

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机不可失!

让一次的比赛将你完美武装!
















































冲击Kaggle , 你将收获!

















































Kaggle比赛······可以说是数据领域深造和求职的无敌Buff



它吸引人的地方不仅仅在于有机会获得全球排名,更在于这段经历为求职带来的经验和技能加成!

想在Kaggle竞赛中名列前茅的难度非常大;因为一个竞赛项目往往参与
人数可以达到数千人,但只有Top1可以得到奖金。

根据以往经验来看,就算是
有一定知识储备的业内选手组队,也很难在初次比赛中取得好名次;由于Kaggle的获奖难度比较大,针对性的密集备赛还是很有必要的。



1、增益buff加成!


Kaggle竞赛在数据科学领域的
含金量非常高,在业界认可度极高!


我国互联网大厂如
腾讯、阿里、百度等公司
在招收数据分析相关岗位时也会
更加青睐有过
Kaggle竞赛经历的计算机er
。备赛过程中学习的编程语言等基础技能,可以为未来参加其他CS相关科研和独立项目做准备。

2、论文加成!


Kaggle高阶实战项目的数据分析报告或论文:
可发表EI/CPCI级论文
,优秀同学可以冲刺更高水平
国际会议和期刊!



3、申请/求职加分!

Kaggle与其他竞赛相比最大的亮点在于它兼顾了
命题与创新发散
,既提供了切入角度,又给了参赛人充分发挥的空间,进而从最大程度上保证了产出。

因此,无论最终结果如何,
你都解决了一个问题
,而你解决这个问题的相关产出,
可以当作品用来展示,也可以当作素材写进简历。



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Kaggle比赛服务流程

🔷参与形式:3-5人组队参赛 / 1v1定制

🔷竞赛形式:线上进行挑战

🔷课堂形式:3-5人组队班课或1v1定制、线上授课

🔷授课时间:具体时间根据老师和学生情况商议。





带队老师均具有丰富经验他们将会从基本策略开始深入到数据处理、模型选择和参数调优等方面进行细致指导。




每位报名的学员将配备专属督学老师,负责全程辅导流程的跟进,通过管家式的服务,让学员只专注于竞赛本身,最大程度上提升专注度和确定性。




将以书面修改和语音沟通两种基本形式进行,将根据学员水平的评估进行不同的形式组合,制定针对每一位学员的个性化辅导方案。

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Johngo学长
机器学习算法和大数据重度研究者! 持续产出机器学习、大数据、Python、LeetCode干货~
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