一块kaggle金牌的冲击有多大?顺利拿下各大Offer

科技   2024-12-25 12:19   北京  

如果以股票投资来形容,那么,选择打kaggle比赛绝对是入股不亏,稳赚不赔。

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。



为了帮助你更好地
利用 Kaggle,让从入门到拿奖之路更加顺利,我们特别准备了提供全面的 Kaggle竞赛指导,让你更好地理解这个平台,发现适合自己的竞赛,并提升自己的技能。

为此,我们邀请到了
来自大厂首席算法工程师 (Kaggle Master), 带领大家 , 一起冲击Top增加项目落地经验成就全新高峰。


Kaggle竞赛题目



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比赛名称:AIMO-AI数学奥林匹阶段2

报名截止:2025年03月26日 

所属领域自然语言处理、人工智能、深度学习、大语言模型

求职相关科技公司的 Al Engineer、Data Scientist 和 Al Researcher 


比赛名称:CIBMTR -HCT后生存预公平性竞赛

报名截止:2025年2月26日   

所属领域医疗健康、人工智能、机器学习、生存分析、公平性建模

留学申请机器学习(ML)、人工智能(AI)、数据科学(DS)和计算机科学(CS)背景提升,展示在复杂医疗数据建模和公平性算法方面的能力。

求职相关Al Engineer、Data ScientistAl Researcher 岗位


比赛名称:LLMS大语言模型评委系统漏洞筛选

报名截止:2025年2月25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 Al Engineer、Data Scientist 和 Al Researcher 岗位


比赛名称:WSDM Cup - 多语言聊天机器人竞技场 

报名截止:2025年1月27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:机器学习(ML)、人工智能(AI)、计算机科学(CS),自然语言处理(NLP)等方向

求职相关:科技公司的 Al Engineer、Data Scientist 和 Al Researcher岗位



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机不可失!
让一次的比赛将你完美武装!

重量级导师 - 提供顶级指导



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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




授课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。


🔷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。

授课重点:
🔷开发环境搭建教学,比赛平台介绍+使用教程
🔷赛题解析+baseline代码详解
🔷特征工程和代码实战
🔷案例分析,以及常见比赛提分技巧
🔷往期比赛Top方案分享
🔷训练赛题总结经验探讨,集中答疑




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。


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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!

对于项目中表现优秀的同学,还有机会获得来自亚马逊数据科学家的个性化推荐信,为你提高梦校申请率再加一个砝码!


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。



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!


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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🔷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。




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对白的算法屋
清华大学硕士,大厂算法工程师。写过书,创过业,做过产品,分享技术、快乐、财富与职场。
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