聪明的普本生早已发现：近两年，要想申到全球top院校的BA（商业分析）、 DS（数据科学）、金融工程、统计、计算机科学、运筹学等热门专业都和这门竞赛分不开。
它就是“Kaggle”，一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。
不得不承认的是，很多学历普通的同学在申请国外院校的热门专业时都是转专业申请，而转专业申请面临的一大难题便是缺乏相关经验，这就需要大家在申请院校前，提前积累2-3段高质量的项目经历或竞赛经历。
一些知名大学UCL、哥伦比亚大学、纽约大学、上海交通大学等设立了与Kaggle相关的项目。同时，一些顶尖学府如哈佛大学、牛津大学、斯坦福大学等也开设了Kaggel-in Class的课程项目。
一段Kaggle的竞赛经历，不仅可以增加项目经验，也能为文书/CV增加亮点，获得招生官的认可。
同样，面临竞争激烈的就业市场时，无论是境内外就业的留学生还是国内本科院校的毕业生，在学历背景、实习经历“卷”出新高度的当下，普本生都很难在“哈耶普斯麻”、“清北复交”的层层包围中吸引面试官的目光。
这时，一段高含金量的Kaggle竞赛经历，足以让你在高手云集的竞争者中，打动面试官。
要知道，不管是UCL、万事达、辉瑞制药公司、好事达保险公司和Facebook，甚至NASA都曾经在Kaggle平台上发起过竞赛。
国内的知名企业如阿里巴巴、字节跳动等开设的岗位，直接点名“有kaggle竞赛经验”优先考虑，这些岗位的起薪高出其他岗位一大截。
这些都足以证明Kaggle在学界和求职市场上的认可度。那么，在无经验无基础的情况下，作为一个小白如何才能脱颖而出呢？
答案很简单，参加一段高含金量的 Kaggle 竞赛项目！
Kaggle 是一个全球知名的数据科学竞赛平台，成立于 2010 年。它为数据科学家、机器学习工程师以及对数据分析感兴趣的人们提供了一个展示才华、学习交流和竞技挑战的舞台。在这里，来自世界各地的参与者可以共同解决现实世界中的各种复杂问题，从预测疾病传播到优化商业决策，涵盖了多个领域和行业。
Kaggle 不仅是一个竞赛平台，更是一个充满活力的社区。参与者可以分享代码、交流经验、互相学习，共同推动数据科学的发展。平台上还提供了丰富的学习资源，包括教程、数据集、讨论论坛等，帮助新手快速入门，提升专业技能。
Kaggle已成为全球最大的数据科学社区平台,对于从业者来说,充分利用Kaggle可以事半功倍。
Kaggle目前已然成为一场全球性赛事，参赛者来自全球各地，他们可以在平台上相互学习、交流和竞争。
真实性与挑战性
-Kaggle 竞赛的问题通常来自真实的企业和组织，具有很高的实际应用价值。这些问题往往非常复杂，需要参与者运用先进的数据分析和机器学习技术来解决。
-例如，预测房价、识别图像中的物体、分析客户行为等。竞赛的难度和挑战性吸引了众多高手参与，也促使参与者不断提升自己的能力。
-Kaggle 竞赛的类型非常丰富，包括分类、回归、聚类、图像识别、自然语言处理等多种任务。
-同时，竞赛的主题也涵盖了各个领域，如医疗、金融、交通、环保等。这种多样性为参与者提供了广阔的发挥空间，鼓励他们尝试不同的方法和技术，推动数据科学的创新发展。
-Kaggle 竞赛是公开透明的，任何人都可以报名参加。竞赛的规则和评判标准明确，确保了公平竞争。
-同时，参与者可以随时查看其他选手的代码和结果，从中学习借鉴，共同进步。这种公开性和公平性使得 Kaggle 成为了一个真正的竞技舞台，吸引了全球各地的优秀人才参与。
Kaggle 竞赛的奖金数额差异较大，主要取决于竞赛的主办方、竞赛的难度和重要性等因素，具体如下：
较低奖金的竞赛：
有不少竞赛的总奖金池相对较少，可能在数千美元到数万美元之间。例如，一些小型公司或特定领域的机构举办的竞赛，奖金池可能只有几千美元。
像网约车公司 lyft 曾举办的一场自动驾驶的 3D 目标检测比赛，奖金池为 25,000 美元；俄罗斯最大的分类广告网站 avito 举办的预测线上分类广告需求的比赛，奖金池也是 25,000 美元4。
在这类奖金池较小的竞赛中，通常第一名的奖金可能在数千美元到一万多美元不等，后续名次的奖金依次递减4。
中等奖金的竞赛：
一些具有一定影响力的竞赛，奖金会更丰厚一些。
例如英特尔举办的用人工智能做宫颈癌前期筛查的竞赛，前三名获奖者的奖金总额为 10 万美元，其中冠军的奖金为 5 万美元
高额奖金的竞赛：
偶尔会有一些大型企业、知名机构或重要项目发起的高奖金竞赛。
比如 2019 年由 AWS、Facebook、Microsoft 等发起的 Deepfake 合成人脸检测比赛（DFDC），总奖金为 100 万美元，其中第一名 50 万美元，第二名 30 万美元，第三名 10 万美元，第四名为 6 万美元，第五名为 4 万美元。
对于出国留学申请者
很多同学申请留学时，想申一个QS排名高的名校，但苦于自身背景缺乏竞争力，kaggle竞赛经历是冲刺名校的加分项。
-高含金量的数据科学报告：一份优质的项目报告，摆脱文书和简历的同质化，在招生官面前展现独一无二的自己。
-强大的 Python 和数据科学应用能力：即便你是零基础，也能逐步掌握代码应用。导师会带你了解如何从无到有，对项目进行拆解，完整经历从数据清洗到建模再到分析结果的全过程。
-思维方式：导师会指导你复盘这段项目经历，总结其中的收获与不足。这些个人思考都是非常宝贵的内容，可以呈现在简历和文书当中。
对于境内外求职的应届生
对于毕业求职的留学生或是国内院校毕业的大学生来说，依然面临着就业难的困境：在一堆留学生、研究生中突出重围，拿到心仪大厂offer，太难了。所以，kaggle竞赛经历是求职大厂的一条“捷径”。
-工业界思维训练：这个项目可以迅速填补同学们在相关数据类经历方面的空缺。它能锻炼同学们在真实项目中数据清洗、处理、分析以及汇报整理的能力，让你的简历内容丰富，面试时也有话可说。
-职场可迁移能力：在这里，你所掌握的报告撰写技能、商业分析思维、数据可视化技巧都是职场必备技能点。
对于有发表论文需求的研究生
-对于有发表Paper需求的研究生来说，Kaggle 有诸多帮助。它提供丰富的真实数据集，可启发选题；一个竞争与合作的平台，能帮你拓宽研究视野、促进交流合作；项目具实际应用价值，提升解决实际问题能力；竞赛的数据、结果和解决方案公开分享，可作参考。若kaggle竞赛取得好成绩，也可为Paper增色。
Kaggle竞赛主要分为三种类型
面向新手，适合初学者练习
高额奖金赛事，解决现实商业问题
科研导向，涉及特定学科
数据挖掘与预测
这类项目通常要求参与者从给定的数据集出发，运用数据分析和机器学习技术，预测未来的趋势或结果。例如，预测股票价格、房价走势、销售业绩等。
图像识别与分类
随着深度学习技术的发展，图像识别与分类成为了 Kaggle 竞赛中的热门项目类型。参与者需要构建模型，对图像中的物体进行识别和分类，例如识别动物、植物、交通标志等。
自然语言处理
自然语言处理项目要求参与者处理和分析文本数据，例如情感分析、文本分类、机器翻译等。这类项目对于理解人类语言和人工智能的发展具有重要意义。
优化与决策
优化与决策项目通常涉及到资源分配、路径规划、决策制定等问题。参与者需要运用优化算法和决策模型，为企业和组织提供最佳的解决方案。
以上就是今天小编给大家介绍的kaggle的基本信息。很多小伙伴问，该如何参加Kaggle竞赛呢？
近期可报kaggle竞赛
1️⃣UM - 蒙特卡洛树搜索游戏能力预测竞赛
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
2️⃣ARC Prize 2024
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
3️⃣NeurIPS - Ariel 数据挑战赛2024
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
4️⃣Eedi - 挖掘数学中的错误概念
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
5️⃣CMI — 青少年互联网使用预测
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
项目金牌导师带队
1️⃣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。
2️⃣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。
3️⃣清华大学博士-Alpha老师
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。
