Che cos'è Kaggle?

Che cos'è Kaggle?

Kaggle è una piattaforma community online per data scientist e appassionati di machine learning. Consente di collaborare con altri utenti, trovare e pubblicare dataset, usare notebook con GPU integrata e competere con altri data scientist per risolvere sfide di data science. L'obiettivo di questa piattaforma online (fondata nel 2010 da Anthony Goldbloom e Jeremy Howard e acquisita da Google nel 2017) è aiutare professionisti e studenti a raggiungere i loro obiettivi nel percorso di data science grazie ai potenti strumenti e alle risorse che offre. Ad oggi (2021), su Kaggle ci sono oltre 8 milioni di utenti registrati.

Uno dei sottosistemi che ha reso Kaggle una risorsa così popolare sono le competizioni. In modo simile a come HackerRank svolge questo ruolo per gli sviluppatori software e gli ingegneri informatici, le "Kaggle Competitions" hanno un'importanza significativa per i data scientist; puoi saperne di più nella nostra Guida alle Competizioni Kaggle e imparare ad analizzare un dataset passo dopo passo nel nostro Tutorial sulla Competizione Kaggle. Nelle competizioni di data science come quelle di Kaggle o di DataCamp, aziende e organizzazioni condividono una grande quantità di sfide di data science con premi generosi, in cui i data scientist, dai principianti ai più esperti, competono per completarle. Kaggle offre anche il Kaggle Notebook che, proprio come DataLab, ti permette di modificare ed eseguire il tuo codice per attività di data science nel browser, così il tuo computer locale non deve fare tutto il lavoro pesante e non devi configurare un nuovo ambiente di sviluppo da zero. 

Kaggle fornisce potenti risorse su cloud e ti permette di usare al massimo 30 ore di GPU e 20 ore di TPU a settimana. Puoi caricare i tuoi dataset su Kaggle e scaricare anche i dataset di altri. Inoltre, puoi consultare i dataset e i notebook altrui e avviare discussioni su di essi. Tutta la tua attività è valutata sulla piattaforma e il tuo punteggio aumenta man mano che aiuti gli altri e condividi informazioni utili. Una volta che inizi a guadagnare punti, verrai inserito in una classifica in tempo reale degli 8 milioni di utenti Kaggle. 

Kaggle è adatto a diversi gruppi di persone, dagli studenti interessati alla data science e all'intelligenza artificiale ai data scientist più esperti al mondo. Se sei alle prime armi, puoi approfittare dei corsi offerti da Kaggle. Entrando in questa piattaforma, potrai crescere in una community con vari livelli di esperienza e avrai l'opportunità di entrare in contatto con molti data scientist di grande esperienza. Man mano che guadagni punti e medaglie su Kaggle, che sono la prova dei tuoi progressi, è molto probabile che tu possa attirare headhunter e recruiter e aprirti a nuove opportunità di lavoro.

Dulcis in fundo, quando ti candidi per lavori in data science, menzionare la tua esperienza su Kaggle ha sicuramente un impatto positivo. Inutile dire che tutti questi vantaggi valgono anche per i data scientist molto esperti. A prescindere dalla tua esperienza, questa piattaforma offre possibilità di apprendimento e miglioramento continuo e, naturalmente, anche i premi in denaro delle competizioni sono piuttosto interessanti.

Corsi di Data Science utili per avere successo su Kaggle

Ecco alcuni corsi consigliati su DataCamp per principianti:

• Winning a Kaggle Competition in Python: Sviluppa gli approcci e le strategie da applicare nelle competizioni Kaggle
• Introduction to Python: Impara le basi del linguaggio più popolare nella data science
• Intermediate Python: Un altro corso sulle conoscenze di base di Python
• Linear Classifiers in Python: Impara regressione logistica e support vector machine e sviluppa i tuoi primi modelli con Scikit-learn
• Cluster Analysis in Python: Apprendimento non supervisionato usando la libreria SciPy 
• Preprocessing for Machine Learning in Python: Prepara i tuoi dati per i modelli di machine learning
• Model Validation in Python: Impara a rispondere alla domanda: "quanto è buono il tuo modello?" 
• Dimensionality Reduction in Python: Le basi della visualizzazione dei dati
• Designing Machine Learning Workflows in Python: Uno sguardo di alto livello al processo per produrre modelli di machine learning pronti per la produzione 
• Data Privacy and Anonymization in Python: Un corso indispensabile sulla privacy dell'azienda per cui lavori o di qualsiasi startup che potresti fondare
• Introduction to Data Visualization with Seaborn: Sviluppa le tue competenze di data visualization usando la libreria Python Seaborn: un corso ideale per chi inizia con la visualizzazione dei dati
• Image Processing in Python: In questo corso puoi imparare tecniche di preprocessing delle immagini che ti permetteranno di accedere ed estrarre la grande quantità di informazioni contenute nelle immagini.
• Introduction to Natural Language Processing in Python: Impara le basi dell'elaborazione del linguaggio naturale e l'uso di alcune librerie popolari in questo ambito 
• Introduction to SQL: Impara le basi di SQL per lavorare con i database 
• Intermediate SQL: Migliora le tue competenze SQL 
• Introduction to Deep Learning with PyTorch: Un'introduzione al deep learning usando il pacchetto Python Pytorch, tra i più popolari e facili da usare 
• Time Series Analysis in Python: Impara modelli e tecniche per le serie temporali 

Offerte di lavoro su Kaggle

"Kaggle Jobs" era una piattaforma di condivisione di offerte di lavoro in data science aperta da Kaggle nel 2014. L'obiettivo era aiutare le aziende a trovare i candidati più adatti e i data scientist a trovare le aziende giuste per loro. La piattaforma è stata chiusa da Kaggle nel 2020 per insufficiente attività. Tuttavia, ecco alcune alternative a Kaggle Jobs e altre piattaforme per l'impiego:

• LinkedIn: una delle piattaforme più usate per la ricerca di lavoro. Troverai offerte adatte semplicemente scrivendo "data scientist" nella barra di ricerca. Puoi anche specificare filtri più dettagliati, come remoto/ufficio, località, dimensione dell'azienda, ecc.
• Upwork: Upwork è una piattaforma per lavori freelance, ideale anche per trovare impieghi sia part-time che full-time. Prima di candidarsi a lavori a lungo termine, di solito è necessario aver completato alcuni lavori a breve termine e aver ricevuto alcune recensioni.
• AngelList: una piattaforma ideale per candidarsi a offerte di lavoro nelle startup.
• Y Combinator: un acceleratore e piattaforma di finanziamento da cui vengono selezionate le startup più prestigiose. Le offerte di lavoro di queste startup sono condivise sulla piattaforma.
• StackOverflow: una piattaforma di domande e risposte per programmatori e ingegneri, utile a tutti, dai più giovani ai più esperti. Ha anche un'area dedicata alle offerte di lavoro.

DOMANDE FREQUENTI SU KAGGLE (FAQ)

Che cos'è Kaggle e a cosa serve?

Kaggle è una piattaforma di data science e intelligenza artificiale. Su questa piattaforma vengono pubblicate competizioni con premi in denaro da parte di grandi aziende e organizzazioni. Oltre alle competizioni, gli utenti possono condividere i propri dataset ed esaminare quelli condivisi da altri. Inoltre, i data scientist possono condividere snippet di codice usando questi dataset e confrontarsi con altri data scientist nella sezione discussioni. Chiunque può trarre vantaggio partecipando ai corsi gratuiti condivisi su Kaggle e ricevere un certificato gratuito dopo averli completati con successo.

Kaggle è gratuito?

Sì, su Kaggle tutto è completamente gratuito: corsi, certificati ottenuti dai corsi, dataset, partecipazione alle competizioni, sezioni di discussione, ecc.

Cosa sono le competizioni Kaggle?

Le competizioni Kaggle consistono in compiti di data science. Alcune non prevedono premi (ma offrono opportunità di apprendimento e condivisione), mentre altre hanno generosi premi in denaro. Puoi partecipare da solo o in team. Oltre al premio in denaro per i buoni punteggi nelle competizioni, vinci medaglie e punti. Questi punti e medaglie ti inseriscono in una classifica insieme ad altri data scientist di tutti i livelli presenti sulla piattaforma. Questa graduatoria determina il tuo ranking globale su Kaggle. Le competizioni che vinci su Kaggle e il tuo ranking possono avere un impatto vantaggioso sulla tua carriera. Per maggiori informazioni sulle competizioni, visita la sezione 4.

Kaggle è un buon modo per imparare la data science?

Ci sono molte alternative per imparare le basi e avvicinarti alla data science, ma ci sono diversi motivi per cui Kaggle si distingue così bene. Diversi fattori ti aiuteranno ad aumentare le tue conoscenze e a mantenere alta la motivazione su Kaggle.

Il principale è il sistema di ranking di Kaggle. Man mano che cresci, ottieni punteggi nelle competizioni e fornisci informazioni utili agli altri, il tuo ranking globale su Kaggle aumenta e puoi seguirlo in tempo reale. Il fatto di essere collocato accanto a molti data scientist esperti sulla piattaforma è molto motivante.

Inoltre, molte persone sulla piattaforma sono disponibili ad aiutare e continuano a guadagnare punti e a migliorare il proprio ranking mentre ti danno una mano. Ad esempio, se condividi un pezzo di codice e una discussione a riguardo, quando chiedi nella discussione come puoi migliorare il tuo codice è molto probabile che tu riceva commenti dai migliori data scientist della piattaforma. Funziona come un sistema di mentoring che si rivela molto utile, soprattutto per i principianti.

Chi è il proprietario di Kaggle? 

Kaggle è stata fondata nel 2010 da Anthony Goldbloom e Ben Hamner. L'8 marzo 2017, Google ha acquisito Kaggle.

I dataset di Kaggle sono gratuiti?

Per sapere per quali scopi puoi usare i dataset, devi verificare la licenza dei dataset. Alcuni non possono essere usati in pubblicazioni accademiche o per scopi commerciali. Tuttavia, puoi scaricare gratuitamente ogni dataset condiviso sul tuo Kaggle Notebook o altrove tramite le API di Kaggle.

Kaggle fornisce la GPU?

Nei notebook Kaggle puoi attivare una GPU in qualsiasi momento. Ti è consentito usare attivamente la GPU per un massimo di 30 ore a settimana. La GPU fornita da Kaggle è una Nvidia Tesla P100 con 16 GB di memoria.

Chi è Jeremy Howard?

Jeremy Howard è un data scientist e imprenditore australiano che ha vinto le competizioni globali di data science su Kaggle nel 2011 e nel 2010. Successivamente, Howard è diventato Chief Scientist e Presidente di Kaggle.

Che cos'è un Kaggle Grandmaster?

Il livello grandmaster è il più alto tra i livelli di performance su Kaggle (novice, contributor, expert, master e grandmaster). Per raggiungerlo, un utente deve vincere almeno 5 medaglie d'oro nelle competizioni, di cui almeno 1 in solitaria; almeno 5 medaglie d'oro e 5 d'argento nei dataset; almeno 15 medaglie d'oro nei notebook; e almeno 500 medaglie nelle discussioni, di cui almeno 50 d'oro. Attualmente ci sono solo 241 data scientist al livello grandmaster.

I dataset di Kaggle sono open source?

Sì. I dataset di Kaggle sono open source, ma per sapere per quali scopi possono essere usati devi verificare la licenza dei dataset. Alcuni non possono essere usati in pubblicazioni accademiche o per scopi commerciali.

I dataset di Kaggle sono affidabili?

La grande maggioranza dei dataset su Kaggle è affidabile. Puoi valutare l'affidabilità di un dataset guardando gli upvote o rivedendo i notebook condivisi che lo utilizzano. Tuttavia, non tutti i dataset di Kaggle funzioneranno per casi d'uso reali.

Kaggle ha un'app mobile?

Attualmente Kaggle non supporta un'app mobile. DataCamp, invece, ha un'app mobile per imparare la data science e fare pratica di coding. È disponibile per iOS e Android.

Kaggle usa la mia CPU?

Kaggle Kernel è un server Jupyter notebook gratuito che può integrare la GPU. Ti permette di eseguire operazioni di machine learning su computer cloud invece che sul tuo, in modo simile a DataLab che funziona nel browser, usando risorse cloud al posto della tua macchina locale. 

Dove si trova l'output del mio notebook in Kaggle?

Per accedere agli output del notebook di Kaggle, devi prima eseguire il commit del notebook. Puoi farlo cliccando sul pulsante "Save Version" in alto a sinistra nel notebook. Dopo il commit, due kernel continueranno a lavorare. Il primo è quello che stai modificando al momento e il secondo è il kernel in background che hai inviato. Il kernel in background creerà file di output pronti per il download. I notebook interattivi non salvano i file. Una volta terminato il kernel in background, fai clic sul pulsante Indietro in alto a sinistra per andare alla pagina con le seguenti schede: Notebook, Code, Data, Output e Comments. Passando alla scheda Output, vedrai che i file di output sono pronti per il download.

Da dove iniziare su Kaggle?

Se sei un principiante, puoi iniziare partecipando alle competizioni nella categoria "Getting Started" nella sezione competizioni. Puoi anche esaminare i notebook di altre persone. Se hai un livello di competenza più avanzato, puoi iniziare direttamente partecipando alle competizioni attive.

Quando Kaggle azzera la quota GPU?

La quota GPU viene rinnovata ogni sabato. Puoi controllare la quota GPU rimanente nella sezione GPU andando alla scheda Account nel tuo profilo. Questa sezione mostra il tuo spazio di archiviazione privato e le quote di GPU e TPU.

Dove trovare le soluzioni vincenti di Kaggle?

Quando fai clic sulla scheda Discussion dalla pagina delle competizioni, vedrai molti argomenti relativi alle gare. L'argomento con più upvote è in cima e quello con più voti è il vincitore, con la spiegazione della soluzione e il link al notebook vincente.