Wat is Kaggle?

Wat is Kaggle?

Kaggle is een online communityplatform voor data scientists en liefhebbers van machine learning. Kaggle stelt gebruikers in staat om samen te werken met anderen, datasets te vinden en te publiceren, notebooks met geïntegreerde GPU te gebruiken en te concurreren met andere data scientists om data science-uitdagingen op te lossen. Het doel van dit online platform (in 2010 opgericht door Anthony Goldbloom en Jeremy Howard en in 2017 overgenomen door Google) is om professionals en studenten te helpen hun doelen te bereiken in hun data science-traject met de krachtige tools en bronnen die het biedt. Op dit moment (2021) zijn er meer dan 8 miljoen geregistreerde gebruikers op Kaggle.

Een van de subplatforms die van Kaggle zo'n populaire bron hebben gemaakt, zijn de competities. Op een vergelijkbare manier als waarop HackerRank die rol speelt voor softwareontwikkelaars en computer engineers, zijn “Kaggle Competitions” van grote waarde voor data scientists; je kunt er meer over lezen in onze Kaggle Competiton Guide en stap voor stap leren hoe je een dataset analyseert in onze Kaggle Competition Tutorial. In data science-wedstrijden zoals die van Kaggle of DataCamp delen bedrijven en organisaties een grote hoeveelheid uitdagende data science-taken met royale beloningen, waarbij data scientists van beginner tot ervaren met elkaar de strijd aangaan om ze te voltooien. Kaggle biedt ook de Kaggle Notebook, die, net als DataLab, je in staat stelt je code voor data science-taken in je browser te bewerken en uit te voeren, zodat je lokale computer niet al het zware werk hoeft te doen en je niet zelf een nieuwe ontwikkelomgeving hoeft op te zetten. 

Kaggle biedt krachtige cloudbronnen en laat je maximaal 30 uur GPU en 20 uur TPU per week gebruiken. Je kunt je eigen datasets naar Kaggle uploaden en ook datasets van anderen downloaden. Daarnaast kun je de datasets en notebooks van anderen bekijken en er discussieonderwerpen over starten. Al je activiteit wordt op het platform gescoord en je score stijgt naarmate je anderen helpt en nuttige informatie deelt. Zodra je punten begint te verdienen, kom je op een live leaderboard met 8 miljoen Kaggle-gebruikers. 

Kaggle is geschikt voor verschillende groepen mensen, van studenten die geïnteresseerd zijn in data science en kunstmatige intelligentie tot de meest ervaren data scientists ter wereld. Als beginner kun je profiteren van de cursussen die door Kaggle worden aangeboden. Door je bij dit platform aan te sluiten, kun je vooruitgang boeken in een community van mensen met verschillende ervaringsniveaus, en krijg je de kans om met veel zeer ervaren data scientists in contact te komen. Terwijl je Kaggle-punten en -medailles verdient, die het bewijs zijn van je vooruitgang, is het heel goed mogelijk dat je zelfs de aandacht trekt van headhunters en recruiters en nieuwe carrièremogelijkheden ontsluit.

Last but not least: als je solliciteert naar een baan in data science, maakt het vermelden van je Kaggle-ervaring zeker een positieve indruk. Het spreekt voor zich dat al deze voordelen ook gelden voor zeer ervaren data scientists. Hoe ervaren je ook bent, dit platform biedt mogelijkheden voor continu leren en verbeteren, en natuurlijk zijn de geldprijzen die bij de competities kunnen horen minstens zo interessant.

Nuttige data science-cursussen voor succes op Kaggle

Hier zijn enkele aanbevolen cursussen op DataCamp voor beginners:

• Winning a Kaggle Competition in Python: Ontwikkel de aanpakken en strategieën die je in Kaggle-competities gaat toepassen
• Introduction to Python: Leer de basis van de populairste taal in data science
• Intermediate Python: Nog een cursus over basiskennis van Python
• Linear Classifiers in Python: Leer logistische regressie en support vector machines en bouw je eerste modellen met Scikit-learn
• Cluster Analysis in Python: Unsupervised learning met de SciPy-bibliotheek 
• Preprocessing for Machine Learning in Python: Bereid je data voor op machine learning-modellen
• Model Validation in Python: Leer het antwoord te geven op de vraag: “Hoe goed is je model?” 
• Dimensionality Reduction in Python: De basis van datavisualisatie
• Designing Machine Learning Workflows in Python: Bekijk op hoog niveau het proces om productieklare machine learning-modellen te maken 
• Data Privacy and Anonymization in Python: Een onmisbare cursus over de privacy van het bedrijf waar je werkt, of voor elke startup die je mogelijk opricht
• Introduction to Data Visualization with Seaborn: Ontwikkel je datavisualisatievaardigheden met de Seaborn Python-bibliotheek—een ideale cursus voor beginners in datavisualisatie
• Image Processing in Python: In deze cursus leer je technieken voor beeldvoorbewerking waarmee je de enorme hoeveelheid informatie in afbeeldingen kunt ontsluiten en extraheren.
• Introduction to Natural Language Processing in Python: Leer de basis van natural language processing en het gebruik van enkele populaire libraries op dit gebied 
• Introduction to SQL: Leer basis-SQL voor het werken met databases 
• Intermediate SQL: Verbeter je SQL-vaardigheden 
• Introduction to Deep Learning with PyTorch: Een introductie tot deep learning met Python’s populairste en meest gebruiksvriendelijke Pytorch-pakket 
• Time Series Analysis in Python: Leer meer over tijdreeksmodellen en -technieken 

Kaggle Jobs

“Kaggle Jobs” was een platform voor het delen van data science-vacatures dat in 2014 door Kaggle werd geopend. Het doel van het platform was om bedrijven te helpen de meest geschikte kandidaten te vinden en om data scientists te helpen de juiste bedrijven voor hen te vinden. Het platform werd in 2020 door Kaggle gesloten wegens onvoldoende activiteit. Hier zijn echter enkele alternatieven voor Kaggle Jobs en andere vacatureplatforms:

• LinkedIn: Een van de meest gebruikte platforms voor het zoeken naar werk. Je vindt passende vacatures door simpelweg "data scientist" in de zoekbalk te typen. Je kunt ook meer gedetailleerde filters instellen, zoals remote/kantoor, locatie, bedrijfsomvang, enz.
• Upwork: Upwork is een freelanceplatform dat ook ideaal is om zowel parttime als fulltime banen te vinden. Voordat je op langetermijnbanen solliciteert, moeten kandidaten doorgaans een paar kortetermijnklussen hebben gedaan en enkele reviews hebben ontvangen.
• AngelList: Een ideaal platform om bij startups op vacatures te solliciteren.
• Y Combinator: Dit is een accelerator- en financieringsplatform waaruit de meest prestigieuze startups worden geselecteerd. Vacatures van deze startups worden op het platform gedeeld.
• StackOverflow: Dit is een vraag-en-antwoordplatform voor programmeurs en engineers waar we allemaal van profiteren, van jong tot oud en van ervaren tot onervaren. Het heeft ook een vacaturegedeelte.

VEELGESTELDE VRAGEN OVER KAGGLE (FAQ)

Wat is Kaggle en waar wordt het voor gebruikt?

Kaggle is een platform voor data science en kunstmatige intelligentie. Op dit platform worden wedstrijden met geldprijzen gepubliceerd door grote bedrijven en organisaties. Naast de competities kunnen gebruikers ook hun datasets delen en de datasets bekijken die door anderen zijn gedeeld. Bovendien kunnen data scientists codefragmenten delen met behulp van deze datasets en erover praten met andere data scientists in het discussieonderdeel. Elke gebruiker kan profiteren van deelname aan de gratis cursussen die op Kaggle worden gedeeld en ontvangt na succesvolle afronding een gratis certificaat.

Is Kaggle gratis?

Ja, alles op Kaggle is volledig gratis: cursussen, certificaten die je met cursussen behaalt, datasets, deelname aan competities, discussieonderdelen, enz.

Wat zijn Kaggle-competities?

Kaggle-competities bestaan uit data science-taken. Sommige competities hebben geen prijzen (maar bieden wel mogelijkheden om te leren en kennis te delen), terwijl andere royale geldprijzen hebben. Je kunt aan deze competities deelnemen in je eentje of met een team. Naast het prijzengeld voor goede scores in de competities, win je medailles en punten. Deze punten en medailles plaatsen je op een leaderboard samen met andere data scientists van alle niveaus op het platform. Deze ranglijst bepaalt je wereldwijde ranking op Kaggle. De competities die je op Kaggle wint en je Kaggle-ranking kunnen een positief effect hebben op je carrière. Voor meer informatie over de competities, bezoek sectie 4.

Is Kaggle een goede manier om data science te leren?

Er zijn veel alternatieven om de basis te leren en kennis te maken met data science, maar er zijn verschillende redenen waarom Kaggle zo opvalt. Er zijn veel factoren die je op Kaggle helpen je kennis te vergroten en je motivatie vast te houden.

De belangrijkste is het rangschikkingssysteem van Kaggle. Naarmate je je ontwikkelt, scoort in competities en nuttige informatie voor anderen levert, stijgt je wereldwijde Kaggle-ranking en kun je die direct volgen. Het feit dat je tussen veel expert-data scientists op het platform wordt geplaatst, werkt zeer motiverend.

Bovendien zijn veel mensen op het platform behulpzaam en blijven ze punten verdienen en hun ranking verhogen terwijl ze jou helpen. Als je bijvoorbeeld een stuk code en een discussie daarover deelt, is de kans groot dat je, wanneer je in de discussie vraagt hoe je je eigen code kunt verbeteren, reacties krijgt van de beste data scientists op het platform. Dit werkt als een mentorschapsysteem dat vooral voor beginners erg nuttig blijkt te zijn.

Van wie is Kaggle? 

Kaggle werd in 2010 opgericht door Anthony Goldbloom en Ben Hamner. Op 8 maart 2017 nam Google Kaggle over.

Zijn Kaggle-datasets gratis?

Om te weten voor welke doeleinden je de datasets kunt gebruiken, moet je de licentie van de datasets controleren. Sommige datasets mogen niet worden gebruikt in academische publicaties of voor commerciële doeleinden. Je kunt echter elke gedeelde dataset gratis downloaden naar je Kaggle Notebook of ergens anders via de Kaggle API.

Biedt Kaggle een GPU?

In Kaggle-notebooks kun je op elk moment een GPU activeren. Je mag de GPU maximaal 30 uur per week actief gebruiken. De GPU die Kaggle levert is een Nvidia Tesla P100 GPU met 16 GB geheugen.

Wie is Jeremy Howard?

Jeremy Howard is een Australische data scientist en ondernemer die in 2011 en 2010 de wereldwijde Kaggle data science-competities won. Howard werd daarna Chief Scientist en President bij Kaggle.

Wat is een Kaggle Grandmaster?

De grandmaster-tier is de hoogste onder de Kaggle-prestatieniveaus (novice, contributor, expert, master en grandmaster). Om het grandmaster-niveau te bereiken, moet een gebruiker minstens 5 gouden medailles in competities winnen, waarvan er minstens 1 een solo-gouden medaille moet zijn; minstens 5 gouden en 5 zilveren medailles in datasets; minstens 15 gouden medailles in notebooks; en minstens 500 medailles in discussies, waarvan er minstens 50 gouden medailles moeten zijn. Er zijn momenteel slechts 241 data scientists in de grandmaster-tier.

Zijn Kaggle-datasets open source?

Ja. Kaggle-datasets zijn open source, maar om te weten voor welke doeleinden deze datasets kunnen worden gebruikt, moet je de licentie van de datasets controleren. Sommige datasets mogen niet worden gebruikt in academische publicaties of voor commerciële doeleinden.

Zijn Kaggle-datasets betrouwbaar?

De overgrote meerderheid van de Kaggle-datasets is betrouwbaar. Je kunt beoordelen hoe betrouwbaar een dataset is door naar de upvotes te kijken of door de notebooks te bekijken die met de dataset zijn gedeeld. Niet alle Kaggle-datasets zijn echter geschikt voor toepassingen in de echte wereld.

Heeft Kaggle een mobiele app?

Kaggle ondersteunt momenteel geen mobiele app. DataCamp heeft echter wel een mobiele app om data science te leren en te oefenen met coderen. Die is beschikbaar voor iOS en Android.

Gebruikt Kaggle mijn CPU?

Kaggle Kernel is een gratis Jupyter notebook-server die GPU kan integreren. Het stelt je in staat machine learning-bewerkingen op cloudcomputers uit te voeren in plaats van op je eigen computer, op een vergelijkbare manier als DataLab dat in de browser werkt en cloudgebaseerde resources gebruikt in plaats van je lokale machine. 

Waar staat mijn notebook-output in Kaggle?

Om toegang te krijgen tot de notebook-outputs van Kaggle, moet je eerst je notebook committen. Dit doe je door op de knop “Save Version” linksboven in de notebook te klikken. Nadat je je notebook hebt gecommit, blijven er twee kernels werken. De eerste is degene die je op dit moment bewerkt, en de tweede is de achtergrondkernel die je hebt gecommit. De kernel die op de achtergrond draait, maakt kant-en-klare uitvoerbestanden om te downloaden. Interactieve notebooks slaan geen bestanden op. Nadat de kernel op de achtergrond klaar is, klik je linksboven op de terugknop om naar de pagina te gaan met de volgende tabbladen: Notebook, Code, Data, Output en Comments. Wanneer je naar het tabblad Output schakelt, zie je dat de uitvoerbestanden klaarstaan om te downloaden.

Waar begin je op Kaggle?

Als je een beginner bent, kun je beginnen met deelname aan de competities in de categorie “Getting Started” in het competitiegedeelte. Je kunt ook de notebooks van anderen bekijken. Als je op een meer gevorderd niveau zit, kun je direct beginnen met deelname aan actieve competities.

Wanneer reset Kaggle de GPU-quotum?

Het GPU-quotum wordt elke zaterdag vernieuwd. Je kunt je resterende GPU-quotum controleren in het GPU-gedeelte door naar het tabblad Account in je profiel te gaan. Dit gedeelte toont je privégegevensopslag en het GPU- en TPU-quotum.

Waar vind je winnende Kaggle-oplossingen?

Wanneer je vanuit de competitiepagina op het discussie-tabblad klikt, zie je veel discussieonderwerpen over de competities. Het discussieonderwerp met de meeste upvotes staat bovenaan en het onderwerp met de meeste stemmen is de winnaar, met de uitleg van de oplossing en de link naar de winnende notebook.