25fall申请季已经进入高峰期，不少名校第一轮申请早已截止！
很多实力背景不占优势的同学都想要申请国外院校的热门专业，比如：BA（商业分析）、 DS（数据科学）、金融工程、统计、计算机科学、运筹学，但是对于自己的软背景实力仍一筹莫展。
所以，聪明的25fall、26fall，早早就把眼光聚焦在Kaggle竞赛上，一块含金量高、快速提升背景的留学“敲门砖”。
Kaggle 创立于 2010 年，它是一个专注于数据发掘与预测竞赛的在线平台。在数据科学和人工智能领域，Kaggle 竞赛项目被公认为极具含金量的背景提升项目之一。企业或研究者会把数据、对问题的详细描述以及自身诉求等发布在 kaggle 平台上，而众多数据爱好者通过参加竞赛的方式提交解决方案。
Kaggle 上的参赛者把数据下载后，对其进行分析，接着运用机器学习、数据挖掘等知识，构建算法模型来解决问题并得出结果，最后提交成果。倘若提交的结果符合指标要求且在所有参赛者中排名首位，就能获得丰厚的奖金。
该竞赛不存在绝对的标准答案，只有不断趋近最优解的源代码，这能够激发参与者探索更好的方案，甚至对整个行业的发展起到推动作用。对于爱好者或从业者而言，参与 kaggle 竞赛无疑是提升技术极为有效的途径。
Kaggle 上的竞赛有着丰富多样的分类，它们各自有着独特的特点和目标受众。
高额奖金竞争类
“Featured” 竞赛：主要聚焦于商业问题，通常伴随着高额奖金，吸引了众多高手参与，竞争极为激烈。参与者需要利用出题方提供的训练集构建模型，再通过测试集得出结果参与评比。获胜者不仅能获得丰厚奖金，其模型还有可能被竞赛赞助商应用于实际商业运作中，可谓名利双收。
人才招募类
“Recruitment” 竞赛：这是赞助企业寻找数据科学家和算法设计人才的专门渠道。与其他类别不同的是，它只允许个人参赛，不接受团队报名。企业通过这种方式，能够直接考察个人的专业能力和创新思维，为自身选拔优秀人才。
“Research” 竞赛：此类竞赛通常涉及机器学习的前沿技术或者具有公益性质的课题。竞赛奖励形式多样，可能是现金奖励，也有部分是以会议邀请、发表论文等形式给予奖励。它为科研人员和对前沿技术感兴趣的爱好者提供了一个探索和创新的平台，推动了相关领域的技术发展。
“Playground” 竞赛：该类题目侧重于趣味性，比如常见的猫狗照片分类等有趣的问题。虽然目前这个分类下的题目数量不算多，但却拥有很高的热度。它为参赛者提供了一个轻松愉快的实践环境，让人们在娱乐中提升自己的技能和对数据科学的兴趣。
“Getting Started” 竞赛：这是专门为新手准备的一个试水机会。这类竞赛没有奖金，但却有着丰富的前辈经验可供学习。对于刚刚接触 Kaggle 竞赛的萌新们来说，是一个积累经验、熟悉竞赛流程和提升技能的绝佳起点。
课业实践类
“In Class” 竞赛：这是学校教授机器学习的老师们布置作业的地方。这里的竞赛部分会向公众开放参赛，也有一些仅用于学校内部教学。它既为学生提供了实践所学知识的机会，也促进了学术交流和教学成果的检验。
此外，Kaggle 竞赛还有一个有趣的特点，即每个人都有自己的个人资料页面（Profile），上面会展示所有自己参与过的项目、活跃度、实时排位以及历史最佳排位等信息。这不仅让人看上去充满成就感，而且在求职和申请相关机会时，还能起到类似证书的作用，证明个人在数据科学领域的实践能力和经验积累。
**编程语言掌握**
- 即便是最基础的入门学者，也需初步掌握一门编程语言。对于毫无基础的新手，建议选择Python。Python作为一种功能强大的“胶水语言”，具有易上手的特点，能让初学者迅速入门，为后续的数据处理和分析打下基础。
- 学会运用编程语言进行基本的数据操作和算法实现，这是参与竞赛的基础技能之一。
**数据探索能力**
- 光掌握编程语言还不够，还需学会对手中的数据进行探索性分析，这是迈入数据科学领域的首要步骤。
- 通常所获取的数据量庞大且复杂，参赛者要学会筛选和快速提取最有价值的信息。这包括了解数据的分布、特征、相关性等，以便为后续的模型训练和分析提供有力支持。
**模型训练能力**
- 熟悉并能够运用机器学习库进行模型训练，养成良好的实践习惯，为未来的相关工作积累经验。
- 从初级难度开始，逐步提升训练难度，不断挑战自己，提高模型的准确性和性能。
全年滚动进行，随时都可以报名参赛。这为参赛者提供了极大的灵活性，方便他们根据自己的时间安排和准备情况随时加入竞赛。
-出国留学申请者
-境内外名企求职的应届生、往届生
-发表Paper需求的研究生
ps:详情请参考：普本生申到藤校后，才敢说的国际竞赛真相！
**注册账号**
每人只能拥有一个账号，确保竞赛的公平性和规范性。
**项目选择**
参赛者根据自己的兴趣和能力，从众多的竞赛项目中挑选想要参与的项目。
**数据下载**
下载所选题目对应的数据集，为后续的分析和建模做准备。
**竞赛评选**
在规定的时间截止后，主办方会根据预先设定的评选标准，评选出表现最优的参赛者或团队。
**提交源代码**
获奖的队伍或个人必须提交源代码，以保证竞赛的公正性和可重复性。同时，这也有助于其他参赛者学习和交流。
注：竞赛可以以个人或组队的形式参加。在参赛过程中，参赛者们可以相互分享经验，共同探讨问题，促进知识的传播和技能的提升。这种交流与合作的氛围不仅有助于提高个人的竞赛水平，还能推动整个数据科学社区的发展。
账号注册与资料完善
1. 开启 Kaggle 之旅的第一步是在其官方网站上注册一个属于自己的账号。这就如同在一个充满知识与挑战的数字世界中获取了一把钥匙，为你打开探索数据科学奥秘的大门。
2. 注册完成后，务必精心完善个人资料。上传一张真实的头像，它能在无形之中增加你在互动交流时的亲和力，让你在这个社区中更容易与他人建立良好的沟通关系。
3. 同时，认真撰写个人简介，要突出自己在数据科学领域的专长以及浓厚的兴趣点。例如，如果你擅长数据分析算法，或者对某一特定领域的数据分析有着独特的见解，都可以在简介中清晰地展现出来，这将有助于你在 Kaggle 这个庞大的社区中更好地定位自己，吸引志同道合的伙伴以及潜在的合作机会。
1. 对于新踏入 Kaggle 世界的用户来说，参与平台上丰富多样的机器学习竞赛是快速成长的绝佳途径。通过参与这些竞赛，你能够迅速熟悉平台的各项操作流程，如同在实践中摸索出一套属于自己的 “武功秘籍”。
2. 在选择竞赛时，建议从一些具有特定特点的竞赛入手。首先，选择参与人数较多的竞赛，这样的竞赛通常意味着有更丰富的讨论氛围和更多样化的解决方案可供你参考学习。其次，挑选数据集相对简单的竞赛，这能让你在初期不至于被过于复杂的数据所困扰，从而更专注于掌握竞赛的核心要点和方法技巧。
3. 具体操作时，你只需点击进入 “competitions” 板块，然后在众多的竞赛项目中，根据自己的实际情况和兴趣偏好，筛选出最适合自己的竞赛项目，开启你的竞赛之旅。
1. 在 Kaggle 竞赛结束后，及时提交自己的代码是至关重要的一步。这不仅是对自己竞赛成果的一种展示，更是一个学习和进步的契机。
2. 提交代码后，你要重点关注排名靠前的参赛者的代码。仔细研究他们设计模型的独特思路以及在特征工程方面的精妙之处，就像是站在巨人的肩膀上，汲取他们的智慧和经验。
3. 通过分析和借鉴这些优秀的代码，你可以发现自己的不足之处，并针对性地进行改进和优化，从而不断提升自己在数据科学领域的技能水平，让自己在后续的竞赛中更具竞争力。
1. 除了精彩激烈的竞赛，Kaggle 还为用户提供了一个宝贵的数据资源库，即数据集的下载和分享功能。这就像是一个蕴藏着无数宝藏的数据宝库，等待着你去挖掘和探索。
2. 用户可以在 “datasets” 页面中浏览和下载各种各样公开的数据集。这里的数据集涵盖了众多领域和主题，无论你是对金融数据感兴趣，还是热衷于研究生物信息学，都能在这里找到满足你需求的数据资源。
3. 你可以根据自己的研究方向和项目需求，按照特定的关键词或分类方式查询所需的数据。通过对这些数据集的深入分析和研究，你能够拓展自己的数据视野，提升数据处理和分析的能力，为解决实际问题提供更多的思路和方法。
1.在使用 Kaggle 的过程中，千万不要忽视与其他数据科学家和机器学习专家进行交流互动的重要性。这个平台就像是一个汇聚了各方精英的学术交流殿堂，每个人都有着独特的见解和丰富的经验。
2.你可以积极参与各种讨论区、论坛或者社区活动，与他人分享自己在竞赛中的经验和心得，无论是成功的喜悦还是遇到的挫折，都能在这里找到共鸣和支持。
3.同时，认真倾听他人的故事和经验分享，从他们的经历中汲取智慧和灵感，不断拓宽自己的知识面和思维方式。通过与他人的互动合作，你将发现自己在数据科学的道路上不再孤单，而是与一群志同道合的伙伴共同前行，共同成长，共同迈向更高的台阶。
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报名截止：2024 年 11 月 16 日
所属领域：数据挖掘、人工智能、强化学习
留学申请：适合于机器学习 ML，人工智能 AI，计算机 CS 研究生项目
求职相关：科技公司 的 AI Engineer，Data Scientist 和 AI Researcher 岗位
报名截止: 2024 年 11 月 03 日
所属领域 : 人工智能，算法相关方向。
留学申请 : 适合于人工智能 AI，数据科学 DS，计算机 CS 研究生项目
求职相关 : 科技公司的 AI Researcher，Data Scientist，ML Engineer 岗位
报名截止：2024 年 10 月 25 日
所属领域：数据挖掘、人工智能、信号处理，天文学
留学申请：适合于机器学习ML，人工智能AI，计算机CS，电子工程EE项目
求职相关：科技公司的AI Engineer，Data Scientist 和AI Researcher岗位
报名截止：2024年12月05日
所属领域：自然语言处理、人工智能、深度学习、大语言模型
留学申请：适合于机器学习ML，人工智能AI，计算机科学CS项目
求职相关：科技公司的AI Engineer，Data Scientist和AI Researcher岗位
报名截止：2024年12月13日
所属领域：数据科学、机器学习、人工智能、时间序列分析、心理健康
留学申请：适合于机器学习（ML）、人工智能（AI）、数据科学（DS）、计算机科学（CS）等相关领域项目
求职相关：适用于科技公司中的AI工程师、数据科学家和AI研究员等岗位
Kaggle在全球拥有超过80万数据科学家的关注，有众多知名公司or研究机构，发布自己接近真实的业务/研究数据和高额奖金，悬赏寻求最好最新的解决办法，甚至给出顶尖的工作机会。
Kaggle提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡，问题的定义基本良好，却夹着或多或少的难点，一般没有完全成熟的解决方案。
在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动，能不断地获得启发，受益良多。
即使对于一些学有所成的高手乃至大牛，参加Kaggle也常常会获得很多启发，与来着世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。
更重要的是，Kaggle是业界认可度非常高的竞赛平台，能在Kaggle上的高质量竞赛获取好名次，是对自己实力极好的证明，还能给自己的履历添上精彩的一笔。
项目金牌导师带队
北大光学管理学院博士-李老师
长期从事管理学和经济学方面的研究，掌握Stata,Matlab,EViews，R等多种数据分析工具，擅长计量经济学、数值模拟运算等方法。具有丰富的教学经验，得到指导学员的一致好评。
清华大学博士-黄老师
BAT人工智能高级算法工程师。具有丰富的教学经验，目前已经辅导百余名学员完成人工智能、机器学习与计算机视觉相关的科研实训，相关结果多次以论文形式发表在EI/CPCI国际会议上。
长期从事计算机模拟研究，具有深厚的数学、物理、化学、计算机功底。擅长以深入浅出的教学方式让学生在最短时间内了解计算机模拟的基础知识和前沿领域，掌握模拟的核心算法和相关软件的使用。
