Qu'est-ce que Kaggle ?

Qu'est-ce que Kaggle ?

Kaggle est une plateforme communautaire en ligne destinée aux scientifiques des données et aux passionnés de l'apprentissage automatique. Kaggle permet aux utilisateurs de collaborer avec d'autres utilisateurs, de trouver et de publier des ensembles de données, d'utiliser des carnets de notes intégrés au GPU et de rivaliser avec d'autres scientifiques des données pour relever des défis dans le domaine de la science des données. L'objectif de cette plateforme en ligne (fondée en 2010 par Anthony Goldbloom et Jeremy Howard et rachetée par Google en 2017) est d'aider les professionnels et les apprenants à atteindre leurs objectifs dans leur parcours en science des données grâce aux puissants outils et ressources qu'elle met à leur disposition. À ce jour (2021), Kaggle compte plus de 8 millions d'utilisateurs enregistrés.

L'une des sous-plateformes qui a fait de Kaggle une ressource aussi populaire est celle des concours. De la même manière que HackerRank joue ce rôle pour les développeurs de logiciels et les ingénieurs informatiques, les "concours Kaggle" ont une importance significative pour les scientifiques des données ; vous pouvez en savoir plus à leur sujet dans notre aggleGuide des concours Kaggle et apprendre à analyser un ensemble de données étape par étape dans notre des concours. Dans les compétitions de science des données comme celles de Kaggle ou de DataCamp, les entreprises et les organisations partagent une grande quantité de tâches de science des données stimulantes avec des récompenses généreuses dans lesquelles les scientifiques des données, des débutants aux expérimentés, s'affrontent sur leur réalisation. Kaggle fournit également le Kaggle Notebook, qui, tout comme DataLab, vous permet d'éditer et d'exécuter votre code pour les tâches de science des données sur votre navigateur, de sorte que votre ordinateur local n'a pas à faire tout le travail et que vous n'avez pas besoin de configurer un nouvel environnement de développement par vous-même. 

Kaggle met à disposition de puissantes ressources sur le cloud et vous permet d'utiliser un maximum de 30 heures de GPU et 20 heures de TPU par semaine. Vous pouvez télécharger vos jeux de données sur Kaggle et télécharger également les jeux de données des autres. En outre, vous pouvez consulter les ensembles de données et les carnets de notes d'autres personnes et lancer des discussions à leur sujet. Toutes vos activités sont notées sur la plateforme et votre score augmente au fur et à mesure que vous aidez les autres et partagez des informations utiles. Une fois que vous aurez commencé à gagner des points, vous serez placé sur un tableau de classement en direct parmi les 8 millions d'utilisateurs de Kaggle. 

Kaggle s'adresse à différents groupes de personnes, des étudiants intéressés par la science des données et l'intelligence artificielle aux scientifiques les plus expérimentés du monde. Si vous êtes débutant, vous pouvez profiter des cours proposés par Kaggle. En rejoignant cette plateforme, vous pourrez progresser au sein d'une communauté de personnes de différents niveaux d'expertise, et vous aurez l'occasion de communiquer avec de nombreux data scientists très expérimentés. Au fur et à mesure que vous gagnez des points Kaggle et des médailles, qui sont la preuve de vos progrès, il est tout à fait possible que vous finissiez par attirer des chasseurs de têtes et des recruteurs, et que vous débloquiez de nouvelles opportunités d'emploi.

Enfin, lorsque vous postulez à des emplois dans le domaine de la science des données, le fait de mentionner votre expérience Kaggle a un impact positif certain. Il va sans dire que tous ces avantages s'appliquent également aux data scientists très expérimentés. Quel que soit votre niveau d'expérience, cette plateforme offre des possibilités d'apprentissage et d'amélioration continus et, bien sûr, les récompenses en espèces qui peuvent accompagner les concours sont tout aussi intéressantes.

Cours de science des données utiles pour réussir Kaggle

Voici quelques-unes des formations recommandées sur DataCamp pour les débutants :

• Gagner une compétition Kaggle en Python: Développez les approches que vous appliquerez et les stratégies que vous déterminerez dans les compétitions Kaggle.
• Introduction à Python: Apprenez les bases du langage le plus populaire dans le domaine de la science des données.
• Python intermédiaire: Il s'agit d'un autre cours sur les connaissances de base de Python.
• Classificateurs linéaires en Python: Apprenez la régression logistique et les machines à vecteurs de support et développez vos premiers modèles à l'aide de Scikit-learn.
• Analyse de clusters en Python: Apprentissage non supervisé à l'aide de la bibliothèque SciPy 
• Prétraitement pour l'apprentissage automatique en Python: Préparez vos données pour les modèles d'apprentissage automatique
• Validation de modèles en Python: Apprenez à répondre à la question "quelle est la qualité de votre modèle ?". 
• Réduction de la dimensionnalité en Python: Les fondements de la visualisation des données
• Conception de flux de travail d'apprentissage automatique en Python: Découvrez le processus de production de modèles d'apprentissage automatique prêts à l'emploi. 
• Confidentialité des données et anonymisation en Python: Un cours indispensable sur la protection de la vie privée dans l'entreprise pour laquelle vous travaillez, ou pour toute startup que vous pourriez créer.
• Introduction à la visualisation de données avec Seaborn: Développez vos compétences en visualisation de données en utilisant la bibliothèque Python - un cours idéal pour les débutants en visualisation de données.
• Traitement d'images en Python: Dans ce cours, vous apprendrez les techniques de prétraitement des images qui vous permettront d'accéder et d'extraire la grande quantité d'informations contenues dans les images.
• Introduction au traitement du langage naturel en Python: Apprenez les bases du traitement du langage naturel et l'utilisation de quelques bibliothèques populaires dans ce domaine. 
• Introduction à SQL: Apprendre les bases du langage SQL pour travailler avec des bases de données 
• SQL intermédiaire : Améliorez vos compétences en SQL 
• Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch: Une introduction au deep learning à l'aide du package Pytorch de Python, le plus populaire et le plus facile à utiliser. 
• Analyse des séries temporelles en Python: Apprendre les modèles et les techniques de séries temporelles 

Kaggle Jobs

"Kaggle Jobs" était une plateforme de partage d'emplois dans le domaine de la science des données ouverte par Kaggle en 2014. L'objectif de la plateforme était d'aider les entreprises à trouver les candidats les plus appropriés et d'aider les scientifiques des données à trouver les entreprises qui leur conviennent. La plateforme a été fermée par Kaggle en 2020 en raison d'une activité insuffisante. Cependant, voici quelques alternatives à Kaggle Jobs et d'autres plateformes d'emploi :

• Linkedin : L'une des plateformes les plus utilisées pour la recherche d'emploi. Vous trouverez des offres d'emploi appropriées en écrivant simplement "data scientist" dans la barre de recherche. Vous pouvez également spécifier des filtres plus détaillés, tels que bureau à distance, localisation, taille de l'entreprise, etc.
• Upwork : Upwork est une plateforme d'emplois freelance qui est également idéale pour trouver des emplois à temps partiel et à temps plein. Avant de postuler à des emplois de longue durée, les candidats doivent généralement avoir effectué quelques missions de courte durée et avoir reçu quelques appréciations.
• AngelList : Une plateforme idéale pour les startups qui souhaitent postuler à des offres d'emploi.
• Y Combinator : Il s'agit d'un accélérateur et d'une plateforme de financement où sont sélectionnées les startups les plus prestigieuses. Les offres d'emploi de ces entreprises sont diffusées sur la plateforme.
• StackOverflow : Il s'agit d'une plateforme de questions-réponses pour les programmeurs et les ingénieurs dont nous bénéficions tous, jeunes et moins jeunes, expérimentés et inexpérimentés. Il dispose également d'une zone d'affichage des offres d'emploi.

KAGGLE - QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES (FAQS)

Qu'est-ce que Kaggle et à quoi sert-il ?

Kaggle est une plateforme de science des données et d'intelligence artificielle. Sur cette plateforme, des concours dotés de prix monétaires sont publiés par de grandes entreprises et organisations. Outre les concours, les utilisateurs peuvent également partager leurs ensembles de données et examiner les ensembles de données partagés par d'autres. En outre, les scientifiques des données peuvent partager des extraits de code utilisant ces ensembles de données et en discuter avec d'autres scientifiques des données dans la section de discussion. Tout utilisateur peut bénéficier de la participation aux cours gratuits partagés sur Kaggle et reçoit un certificat gratuit après les avoir terminés avec succès.

Kaggle est-il gratuit ?

Oui, tout est entièrement gratuit sur Kaggle : les cours, les certificats obtenus à l'issue des cours, les ensembles de données, la participation aux concours, les sections de discussion, etc.

Que sont les concours Kaggle ?

Les concours Kaggle consistent en des tâches liées à la science des données. Certains concours ne sont pas dotés de prix (mais offrent des possibilités d'apprentissage et de partage des connaissances), tandis que d'autres sont dotés de généreux prix en espèces. Vous pouvez participer à ces concours seul ou en équipe. En plus des prix en argent pour les bons résultats obtenus lors des compétitions, vous gagnez des médailles et des points. Ces points et médailles vous placent sur un tableau de classement avec d'autres data scientists de tous niveaux sur la plateforme. Ce classement détermine votre classement global dans Kaggle. Les concours que vous remportez sur Kaggle et votre classement Kaggle peuvent avoir un impact avantageux sur votre carrière. Pour plus d'informations sur les concours, consultez la section 4.

Kaggle est-il un bon moyen d'apprendre la science des données ?

Il existe de nombreuses alternatives pour apprendre les bases et vous initier à la science des données, mais il y a plusieurs raisons pour lesquelles Kaggle se distingue si bien. Il existe de nombreux facteurs qui vous aideront à accroître vos connaissances et à maintenir votre motivation sur Kaggle.

La principale est le système de classement de Kaggle. Au fur et à mesure que vous vous développez, que vous obtenez des résultats dans les concours et que vous fournissez des informations utiles aux autres, votre classement mondial Kaggle augmente et vous pouvez le suivre instantanément. Le fait que vous soyez placé parmi de nombreux experts en science des données sur la plateforme est très motivant.

En outre, de nombreuses personnes sur la plateforme sont serviables et continuent de gagner des points et d'augmenter leur classement lorsqu'elles vous aident. Par exemple, si vous partagez un morceau de code et une discussion à ce sujet, lorsque vous posez une question dans la discussion sur la façon dont vous pouvez développer votre propre code, il est très probable que vous receviez des commentaires des meilleurs data scientists de la plateforme. Il s'agit d'un système de mentorat qui s'avère très utile, en particulier pour les débutants.

À qui appartient Kaggle ? 

Kaggle a été fondé en 2010 par Anthony Goldbloom et Ben Hamner. Le 8 mars 2017, Google a racheté Kaggle.

Les jeux de données Kaggle sont-ils gratuits ?

Pour savoir à quelles fins vous pouvez utiliser les ensembles de données, vous devez vérifier la licence des ensembles de données. Certains ensembles de données ne peuvent pas être utilisés dans des publications universitaires ou à des fins commerciales. Cependant, vous pouvez télécharger gratuitement chaque jeu de données partagé dans votre carnet de notes Kaggle ou n'importe où ailleurs via l'API Kaggle.

Kaggle fournit-il un GPU ?

Dans les carnets Kaggle, vous pouvez activer un GPU à tout moment. Vous êtes autorisé à utiliser le GPU de manière active pendant un maximum de 30 heures par semaine. Le GPU fourni par Kaggle est le Nvidia Tesla P100 avec 16 Go de mémoire.

Qui est Jeremy Howard ?

Jeremy Howard est un scientifique des données et un entrepreneur australien qui a remporté les concours mondiaux Kaggle de science des données en 2011 et 2010. Howard est ensuite devenu scientifique en chef et président de Kaggle.

Qu'est-ce qu'un Grand Maître Kaggle ?

Le niveau grand maître est le plus élevé parmi les niveaux de performance Kaggle (novice, contributeur, expert, maître et grand maître). Pour atteindre le niveau de grand maître, un utilisateur doit remporter au moins 5 médailles d'or dans les concours, dont au moins 1 médaille d'or en solo ; au moins 5 médailles d'or et 5 médailles d'argent dans les ensembles de données ; au moins 15 médailles d'or dans les carnets de notes ; et au moins 500 médailles dans les discussions, dont au moins 50 doivent être des médailles d'or. Il n'y a actuellement que 241 data scientists dans la catégorie des grands maîtres.

Les jeux de données Kaggle sont-ils libres de droits ?

Oui. Les jeux de données Kaggle sont en libre accès, mais pour savoir à quelles fins ces jeux de données peuvent être utilisés, vous devez vérifier la licence des jeux de données. Certains ensembles de données ne peuvent pas être utilisés dans des publications universitaires ou à des fins commerciales.

Les ensembles de données Kaggle sont-ils fiables ?

La grande majorité des ensembles de données Kaggle sont fiables. Vous pouvez juger de la fiabilité d'un ensemble de données en regardant les commentaires positifs ou en examinant les carnets de notes partagés à l'aide de l'ensemble de données. Cependant, tous les ensembles de données Kaggle ne sont pas adaptés aux cas d'utilisation réels.

Kaggle dispose-t-il d'une application mobile ?

Kaggle ne propose pas actuellement d'application mobile. DataCamp dispose toutefois d'une application mobile pour apprendre la science des données et s'exercer au codage. Il est disponible pour iOS et Android.

Kaggle utilise-t-il mon processeur ?

Kaggle Kernel est un serveur Jupyter notebook gratuit qui peut intégrer le GPU. Il vous permet de traiter des opérations d'apprentissage automatique sur des ordinateurs du cloud au lieu de le faire sur votre propre ordinateur, d'une manière similaire à DataLab qui fonctionne sur le navigateur, en utilisant des ressources basées sur le cloud par opposition à votre machine locale. 

Où se trouve la sortie de mon carnet dans Kaggle ?

Pour accéder aux résultats des carnets de notes de Kaggle, vous devez d'abord valider votre carnet de notes. Vous pouvez le faire en cliquant sur le bouton "Enregistrer la version" en haut à gauche du carnet. Après la validation de votre cahier, deux noyaux continueront à fonctionner. Le premier est celui que vous êtes en train d'éditer, et le second est le noyau d'arrière-plan, que vous avez engagé. Le noyau fonctionnant en arrière-plan créera des fichiers de sortie prêts à être téléchargés. Les carnets interactifs ne sauvegardent pas les fichiers. Lorsque le noyau en arrière-plan est terminé, cliquez sur le bouton "retour" en haut à gauche pour revenir à la page avec les onglets suivants : Carnet de notes, Code, Données, Sortie et Commentaires. Lorsque vous passez à l'onglet de sortie, vous verrez que les fichiers de sortie sont prêts à être téléchargés.

Par où commencer dans Kaggle ?

Si vous êtes débutant, vous pouvez commencer par participer aux concours de la catégorie "Premiers pas" de la section des concours. Vous pouvez également consulter les carnets d'autres personnes. Si vous êtes à un niveau d'expertise plus avancé, vous pouvez commencer directement en participant à des compétitions actives.

Quand Kaggle réinitialise-t-il le quota de GPU ?

Le quota de GPU est renouvelé tous les samedis. Vous pouvez vérifier votre quota de GPU restant dans la section GPU en allant dans l'onglet Compte de votre profil. Cette section indique votre espace de stockage de données privées, ainsi que les quotas de GPU et de TPU.

Où trouver les solutions gagnantes de Kaggle ?

Lorsque vous cliquez sur l'onglet "discussion" de la page des concours, vous verrez de nombreux sujets de discussion sur les concours. Le sujet de discussion ayant reçu le plus de votes positifs est placé en haut de la page et le sujet ayant reçu le plus de votes est le gagnant, avec l'explication de la solution et le lien vers le carnet gagnant.