Kaggle क्या है?

Kaggle क्या है?

Kaggle डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग के उत्साही लोगों के लिए एक ऑनलाइन समुदाय प्लेटफ़ॉर्म है। Kaggle उपयोगकर्ताओं को अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ सहयोग करने, डेटासेट खोजने और प्रकाशित करने, GPU-इंटीग्रेटेड नोटबुक्स का उपयोग करने, और डेटा साइंस चुनौतियों को हल करने के लिए अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की सुविधा देता है। इस ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य (2010 में Anthony Goldbloom और Jeremy Howard द्वारा स्थापित, और 2017 में Google द्वारा अधिग्रहित) अपने सशक्त टूल और संसाधनों के माध्यम से पेशेवरों और सीखने वालों को उनकी डेटा साइंस यात्रा में अपने लक्ष्यों तक पहुँचने में सहायता करना है। आज (2021) की तारीख में, Kaggle पर 8 मिलियन से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं।

Kaggle को इतना लोकप्रिय बनाने वाले उप-प्लेटफ़ॉर्म्स में से एक है उनकी प्रतियोगिताएँ। जिस तरह HackerRank सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और कंप्यूटर इंजीनियर्स के लिए वह भूमिका निभाता है, उसी तरह “Kaggle Competitions” डेटा वैज्ञानिकों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं; इनके बारे में आप हमारे Kaggle Competiton Guide में और जान सकते हैं, और हमारे Kaggle Competition Tutorial में चरण-दर-चरण किसी डेटासेट का विश्लेषण करना सीख सकते हैं। Kaggle या DataCamp जैसी डेटा साइंस प्रतियोगिताओं में, कंपनियाँ और संगठन उदार इनामों के साथ बड़े और चुनौतीपूर्ण डेटा साइंस कार्य साझा करते हैं, जिनमें शुरुआती से लेकर अनुभवी तक सभी स्तरों के डेटा वैज्ञानिक उन्हें पूरा करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। Kaggle, DataLab की तरह, Kaggle Notebook भी प्रदान करता है, जो आपको ब्राउज़र में ही डेटा साइंस कार्यों के लिए अपना कोड संपादित और चलाने देता है—इससे आपका लोकल कंप्यूटर सारा भारी काम नहीं करता और आपको अपने स्तर पर नया डेवलपमेंट एनवायरनमेंट सेटअप करने की आवश्यकता नहीं पड़ती। 

Kaggle क्लाउड पर सशक्त संसाधन प्रदान करता है और आपको प्रति सप्ताह अधिकतम 30 घंटे GPU और 20 घंटे TPU उपयोग करने देता है। आप अपने डेटासेट Kaggle पर अपलोड कर सकते हैं और दूसरों के डेटासेट भी डाउनलोड कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप अन्य लोगों के डेटासेट और नोटबुक्स देख सकते हैं और उन पर चर्चा विषय शुरू कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म पर आपकी सारी गतिविधि को स्कोर किया जाता है और जैसे-जैसे आप दूसरों की मदद करते हैं और उपयोगी जानकारी साझा करते हैं, आपका स्कोर बढ़ता है। एक बार जब आप अंक अर्जित करना शुरू कर देते हैं, तो आपको 8 मिलियन Kaggle उपयोगकर्ताओं की लाइव लीडरबोर्ड पर स्थान मिलता है। 

Kaggle, डेटा साइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुचि रखने वाले छात्रों से लेकर दुनिया के सबसे अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों तक, अलग-अलग समूहों के लिए उपयुक्त है। यदि आप शुरुआती हैं, तो आप Kaggle द्वारा प्रदान किए गए कोर्स का लाभ उठा सकते हैं। इस प्लेटफ़ॉर्म से जुड़कर, आप विभिन्न स्तरों की विशेषज्ञता वाले लोगों के समुदाय में प्रगति कर पाएँगे, और कई अत्यधिक अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों से संवाद करने का अवसर पाएँगे। जैसे-जैसे आप Kaggle पॉइंट्स और मेडल अर्जित करते हैं, जो आपकी प्रगति का प्रमाण हैं, यह भी संभव है कि आप हेडहंटर्स और रिक्रूटर्स का ध्यान आकर्षित करें और नए नौकरी अवसर प्राप्त करें।

अंत में, जब आप डेटा साइंस में नौकरियों के लिए आवेदन करते हैं, तो अपने Kaggle अनुभव का उल्लेख करना निश्चित रूप से सकारात्मक प्रभाव डालता है। यह कहने की आवश्यकता नहीं कि ये सभी लाभ अत्यधिक अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों पर भी लागू होते हैं। आप कितने भी अनुभवी हों, यह प्लेटफ़ॉर्म सतत सीखने और सुधार के अवसर प्रस्तुत करता है, और बेशक, प्रतियोगिताओं के साथ मिलने वाले नकद इनाम भी उतने ही आकर्षक हैं।

Kaggle में सफलता के लिए उपयोगी डेटा साइंस कोर्स

यहाँ शुरुआती लोगों के लिए DataCamp पर कुछ अनुशंसित कोर्स दिए गए हैं:

• Winning a Kaggle Competition in Python: Kaggle प्रतियोगिताओं में अपनाए जाने वाले तरीकों और रणनीतियों का विकास करें
• Introduction to Python: डेटा साइंस की सबसे लोकप्रिय भाषा की बुनियादें सीखें
• Intermediate Python: बेसिक Python ज्ञान पर आधारित एक अन्य कोर्स
• Linear Classifiers in Python: लॉजिस्टिक रिग्रेशन और सपोर्ट वेक्टर मशीन सीखें और Scikit-learn का उपयोग करके अपने पहले मॉडल विकसित करें
• Cluster Analysis in Python: SciPy लाइब्रेरी का उपयोग करके अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग 
• Preprocessing for Machine Learning in Python: मशीन लर्निंग मॉडलों के लिए अपना डेटा तैयार करें
• Model Validation in Python: “आपका मॉडल कितना अच्छा है?” इस प्रश्न का उत्तर देना सीखें 
• Dimensionality Reduction in Python: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की नींव
• Designing Machine Learning Workflows in Python: प्रोडक्शन-रेडी मशीन लर्निंग मॉडल बनाने की प्रक्रिया का उच्च-स्तरीय अवलोकन लें 
• Data Privacy and Anonymization in Python: आपकी कंपनी या आपके द्वारा स्थापित किसी भी स्टार्टअप की गोपनीयता पर अनिवार्य कोर्स
• Introduction to Data Visualization with Seaborn: Seaborn Python लाइब्रेरी का उपयोग करके अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल विकसित करें—डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के शुरुआती लोगों के लिए आदर्श कोर्स
• Image Processing in Python: इस कोर्स में, आप इमेज प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों को सीख सकते हैं जो आपको इमेज में निहित विशाल जानकारी तक पहुँचने और उसे निकालने में सक्षम बनाएँगी।
• Introduction to Natural Language Processing in Python: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग की बुनियादें और इस क्षेत्र की कुछ लोकप्रिय लाइब्रेरी का उपयोग सीखें 
• Introduction to SQL: डेटाबेस के साथ काम करने के लिए बेसिक SQL सीखें 
• Intermediate SQL: अपनी SQL कौशल में सुधार करें 
• Introduction to Deep Learning with PyTorch: Python के सबसे लोकप्रिय और आसान-से-उपयोग Pytorch पैकेज का उपयोग करके डीप लर्निंग का परिचय 
• Time Series Analysis in Python: टाइम सीरीज़ मॉडल और तकनीकों के बारे में जानें 

Kaggle Jobs

“Kaggle Jobs” Kaggle द्वारा 2014 में खोला गया एक डेटा साइंस जॉब-शेयरिंग प्लेटफ़ॉर्म था। इस प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य कंपनियों को सबसे उपयुक्त उम्मीदवार खोजने में मदद करना और डेटा वैज्ञानिकों को उनके लिए सही कंपनियाँ ढूँढने में सहायता करना था। 2020 में अपर्याप्त गतिविधि के कारण यह प्लेटफ़ॉर्म Kaggle द्वारा बंद कर दिया गया। फिर भी, यहाँ Kaggle Jobs के विकल्प और अन्य रोज़गार प्लेटफ़ॉर्म दिए गए हैं:

• Linkedin: नौकरी खोजने के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले प्लेटफ़ॉर्म में से एक। केवल सर्च बार में "data scientist" लिखकर ही आपको उपयुक्त जॉब ऑफ़र मिल जाएँगे। आप रिमोट/ऑफिस, लोकेशन, कंपनी का आकार आदि जैसे और भी विस्तृत फ़िल्टर निर्दिष्ट कर सकते हैं।
• Upwork: Upwork एक फ़्रीलांस जॉब प्लेटफ़ॉर्म है, जो पार्ट-टाइम और फुल-टाइम दोनों तरह की नौकरियाँ खोजने के लिए आदर्श है। दीर्घकालिक नौकरियों के लिए आवेदन करने से पहले, उम्मीदवारों को आमतौर पर कुछ अल्पकालिक नौकरियाँ पूरी करनी होती हैं और कुछ रिव्यू प्राप्त करने होते हैं।
• AngelList: स्टार्टअप्स के लिए जॉब पोस्टिंग पर आवेदन करने का आदर्श प्लेटफ़ॉर्म।
• Y Combinator: यह एक एक्सीलरेटर और फंडिंग प्लेटफ़ॉर्म है, जहाँ से सबसे प्रतिष्ठित स्टार्टअप्स का चयन होता है। इन स्टार्टअप्स की जॉब पोस्टिंग इस प्लेटफ़ॉर्म पर साझा की जाती हैं।
• StackOverflow: यह प्रोग्रामर और इंजीनियरों के लिए एक Q&A प्लेटफ़ॉर्म है, जिससे हम सभी—नौसिखियों से लेकर अनुभवी—लाभान्वित होते हैं। इसमें जॉब पोस्टिंग का क्षेत्र भी है।

Kaggle से जुड़े अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)

Kaggle क्या है और इसका उपयोग किसलिए होता है?

Kaggle एक डेटा साइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्लेटफ़ॉर्म है। इस प्लेटफ़ॉर्म पर बड़ी कंपनियों और संगठनों द्वारा नकद इनाम वाली प्रतियोगिताएँ प्रकाशित की जाती हैं। प्रतियोगिताओं के अलावा, उपयोगकर्ता अपने डेटासेट साझा कर सकते हैं और दूसरों द्वारा साझा किए गए डेटासेट की जाँच कर सकते हैं। साथ ही, डेटा वैज्ञानिक इन डेटासेट का उपयोग करके कोड स्निपेट साझा कर सकते हैं और चर्चा खंड में उनके बारे में अन्य डेटा वैज्ञानिकों से बात कर सकते हैं। कोई भी उपयोगकर्ता Kaggle पर साझा किए गए मुफ़्त कोर्स में भाग लेकर लाभ उठा सकता है और उन्हें सफलतापूर्वक पूरा करने के बाद मुफ़्त सर्टिफ़िकेट प्राप्त होता है।

क्या Kaggle मुफ़्त है?

हाँ, Kaggle पर सब कुछ पूरी तरह मुफ़्त है: कोर्स, कोर्स से प्राप्त सर्टिफ़िकेट, डेटासेट, प्रतियोगिताओं में भाग लेना, चर्चा खंड, आदि।

Kaggle प्रतियोगिताएँ क्या होती हैं?

Kaggle प्रतियोगिताएँ डेटा साइंस कार्यों से मिलकर बनती हैं। कुछ प्रतियोगिताओं में कोई इनाम नहीं होता (पर वे सीखने और ज्ञान-साझा करने के अवसर देती हैं), जबकि अन्य में उदार नकद इनाम होते हैं। आप इन प्रतियोगिताओं में अकेले या टीम के साथ भाग ले सकते हैं। प्रतियोगिताओं में अच्छे स्कोर के लिए इनाम राशि के अलावा, आपको मेडल और पॉइंट्स मिलते हैं। ये पॉइंट्स और मेडल आपको प्लेटफ़ॉर्म पर सभी स्तरों के अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ एक लीडरबोर्ड पर रखते हैं। यह रैंकिंग Kaggle में आपकी ग्लोबल रैंक निर्धारित करती है। Kaggle पर जीती गई प्रतियोगिताएँ और आपकी Kaggle रैंकिंग आपके करियर पर लाभकारी प्रभाव डाल सकती हैं। प्रतियोगिताओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए, सेक्शन 4 देखें।

क्या Kaggle डेटा साइंस सीखने का अच्छा तरीका है?

डेटा साइंस की बुनियादें सीखने और खुद को इससे परिचित कराने के कई विकल्प हैं, लेकिन कुछ कारण हैं जिनसे Kaggle अलग खड़ा होता है। Kaggle पर कई ऐसे कारक हैं जो आपके ज्ञान को बढ़ाने और आपकी प्रेरणा बनाए रखने में मदद करेंगे।

सबसे प्रमुख है Kaggle की रैंकिंग प्रणाली। जैसे-जैसे आप विकसित होते हैं, प्रतियोगिताओं में स्कोर करते हैं, और दूसरों के लिए उपयोगी जानकारी प्रदान करते हैं, आपकी विश्वव्यापी Kaggle रैंकिंग बढ़ती है, और आप इसे तुरंत फ़ॉलो कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म पर बहुत से विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिकों के बीच आपका स्थान मिलना अत्यंत प्रेरक होता है।

इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म पर कई लोग सहायक हैं और आपकी मदद करते हुए स्वयं भी अंक अर्जित करते हैं और अपनी रैंकिंग बढ़ाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप कोई कोड अंश और उस पर चर्चा साझा करते हैं, तो जब आप चर्चा में पूछते हैं कि आप अपने कोड को कैसे विकसित कर सकते हैं, तो बहुत संभावना है कि आपको प्लेटफ़ॉर्म के श्रेष्ठ डेटा वैज्ञानिकों से टिप्पणियाँ प्राप्त होंगी। यह एक मेंटरिंग सिस्टम की तरह काम करता है, जो विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए बेहद उपयोगी सिद्ध होता है।

Jeremy Howard कौन हैं? 

Jeremy Howard एक ऑस्ट्रेलियाई डेटा वैज्ञानिक और उद्यमी हैं, जिन्होंने 2011 और 2010 में वैश्विक Kaggle डेटा साइंस प्रतियोगिताएँ जीतीं। इसके बाद Howard Kaggle में Chief Scientist और President बने।

Kaggle Grandmaster क्या होता है?

ग्रैंडमास्टर, Kaggle के प्रदर्शन टियरों (novice, contributor, expert, master, और grandmaster) में सबसे उच्च स्तर है। ग्रैंडमास्टर स्तर तक पहुँचने के लिए, उपयोगकर्ता को प्रतियोगिताओं में कम से कम 5 गोल्ड मेडल जीतने होते हैं, जिनमें से कम से कम 1 सोलो गोल्ड मेडल होना चाहिए; डेटासेट्स में कम से कम 5 गोल्ड और 5 सिल्वर मेडल; नोटबुक्स में कम से कम 15 गोल्ड मेडल; और चर्चाओं में कम से कम 500 मेडल, जिनमें से कम से कम 50 गोल्ड मेडल होने चाहिए। वर्तमान में ग्रैंडमास्टर टियर में केवल 241 डेटा वैज्ञानिक हैं।

क्या Kaggle डेटासेट ओपन-सोर्स्ड हैं?

हाँ। Kaggle डेटासेट ओपन-सोर्स्ड हैं, लेकिन यह जानने के लिए कि इन डेटासेट का उपयोग किन उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, आपको डेटासेट के लाइसेंस की जाँच करनी होती है। कुछ डेटासेट का उपयोग अकादमिक प्रकाशनों में या व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए नहीं किया जा सकता।

क्या Kaggle के डेटासेट विश्वसनीय हैं?

काफी बड़ी संख्या में Kaggle डेटासेट विश्वसनीय होते हैं। आप किसी डेटासेट की विश्वसनीयता उसके अपवोट्स देखकर या उस डेटासेट का उपयोग करते हुए साझा की गई नोटबुक्स की समीक्षा करके आँक सकते हैं। हालाँकि, सभी Kaggle डेटासेट वास्तविक जीवन के उपयोग मामलों के लिए उपयुक्त नहीं होंगे।

क्या Kaggle का मोबाइल ऐप है?

वर्तमान में Kaggle मोबाइल ऐप का समर्थन नहीं करता। हालाँकि, DataCamp के पास डेटा साइंस सीखने और कोडिंग अभ्यास के लिए मोबाइल ऐप है। यह iOS और Android के लिए उपलब्ध है।

क्या Kaggle मेरा CPU उपयोग करता है?

Kaggle Kernel एक मुफ़्त Jupyter नोटबुक सर्वर है जो GPU को इंटीग्रेट कर सकता है। यह आपको अपने कंप्यूटर पर करने के बजाय क्लाउड कंप्यूटरों पर मशीन लर्निंग ऑपरेशंस प्रोसेस करने देता है—बिल्कुल ब्राउज़र पर काम करने वाले DataLab की तरह—जहाँ लोकल मशीन के बजाय क्लाउड-आधारित संसाधन उपयोग होते हैं। 

Kaggle में मेरा नोटबुक आउटपुट कहाँ होता है?

Kaggle के नोटबुक आउटपुट्स तक पहुँचने के लिए, आपको पहले अपना नोटबुक कमिट करना होगा। आप यह नोटबुक के बाएँ ऊपर स्थित “Save Version” बटन पर क्लिक करके कर सकते हैं। नोटबुक कमिट करने के बाद दो कर्नेल काम करना जारी रखते हैं। पहला वह है जिसे आप इस समय संपादित कर रहे हैं, और दूसरा बैकग्राउंड कर्नेल है, जिसे आपने कमिट किया है। बैकग्राउंड में चल रहा कर्नेल डाउनलोड के लिए तैयार आउटपुट फ़ाइलें बनाएगा। इंटरैक्टिव नोटबुक्स फ़ाइलें सेव नहीं करेंगी। बैकग्राउंड कर्नेल समाप्त होने के बाद, ऊपर बाएँ स्थित बैक बटन पर क्लिक करके उस पेज पर जाएँ जिसमें निम्न टैब होते हैं: Notebook, Code, Data, Output, और Comments। जब आप आउटपुट टैब पर स्विच करेंगे, तो आप देखेंगे कि आउटपुट फ़ाइलें डाउनलोड के लिए तैयार हैं।

Kaggle में कहाँ से शुरू करें?

यदि आप शुरुआती हैं, तो आप प्रतियोगिताओं के सेक्शन में “Getting Started” श्रेणी की प्रतियोगिताओं में भाग लेकर शुरू कर सकते हैं। आप अन्य लोगों की नोटबुक्स भी देख सकते हैं। यदि आप विशेषज्ञता के अधिक उन्नत स्तर पर हैं, तो आप सीधे सक्रिय प्रतियोगिताओं में भाग लेकर शुरू कर सकते हैं।

Kaggle GPU कोटा कब रीसेट करता है?

GPU कोटा हर शनिवार को नवीनीकृत होता है। आप अपने प्रोफ़ाइल में Account टैब पर जाकर GPU सेक्शन में अपना शेष GPU कोटा जाँच सकते हैं। इस सेक्शन में आपका निजी डेटा स्टोरेज, और GPU व TPU कोटा दिखता है।

Kaggle की विजेता समाधान कहाँ मिलते हैं?

जब आप प्रतियोगिताओं के पेज से Discussion टैब पर क्लिक करते हैं, तो आपको प्रतियोगिताओं के बारे में कई चर्चा विषय दिखाई देंगे। सबसे अधिक अपवोट वाला चर्चा विषय सबसे ऊपर होता है और वही विजेता होता है, जिसमें समाधान की व्याख्या और विजेता नोटबुक का लिंक होता है।