Kaggle Yarışmaları: Eksiksiz Rehber

İçindekiler

• Kaggle Yarışmaları Nedir?
• Kaggle Yarışmalarına Katılmaya Değer mi?
• Bir Veri Bilimi Yarışmasına Ne Zaman Katılmalısınız?
• Datacamp Yarışmaları Nedir?
• Düzeyinize Uygun Doğru Kaggle Yarışmasını Nasıl Bulursunuz? (Yeni Başlayanlardan İleri Düzeye)
• Kaggle Yarışması İpuçları
  • Bir programlama dili seçin
  • "Getting Started" etiketi olan yarışmalara katılın
  • Sadece Kaggle kullanmayın
  • Öğrenmeye odaklanın
  • Diğer herkese açık defterleri inceleyin
  • Yarışma kurallarını okuyun
  • Çözümlerinizi paylaşın
  • DataCamp'te bu kursu alın

• Kaggle Sıralamaları Nedir?
  • Kaggle Madalyaları
    • Yarışma Madalyaları
    • Veri Kümesi Madalyaları
    • Defter Madalyaları
    • Tartışma Madalyaları
  • Başarı Kademeleri
    • Novice
    • Contributor
    • Expert
    • Master
    • Grandmaster
  • Contributor'dan Expert'e Geçmek Ne Kadar Sürer?
• Kaggle Sıralama İpuçları
• Sonuç

Kaggle Yarışmaları Nedir?  

Artık defterler ve veri setleri gibi Kaggle temellerini ele aldığımıza göre, Kaggle yarışmalarıyla ilgili en sık sorulan sorulara geçebiliriz: Bunları kim düzenliyor? Ben de yarışabilir miyim? Neden yarışmalıyım? 

Son soru kilit noktadır. Kaggle yarışmaları, Kaggle'ın kendisi veya diğer büyük şirketler, kuruluşlar ve üniversiteler tarafından düzenlenen zorlu makine öğrenimi görevlerine dayanır. Bu yarışmalarda kullanıcılar, yarışma süresince oluşturdukları makine öğrenimi modellerinin ürettiği daha doğru tahminleri göndermek için platformdaki diğer veri bilimcilerle yarışırlar. Gönderimden sonra, modellerinin ne kadar iyi çalıştığını yansıtan bir puan otomatik olarak hesaplanır.

Bu yarışmalara katılmadan önce olasılık ve istatistik dersleri almak ya da belirli makine öğrenimi kütüphanelerine derinlemesine hakim olmak gerektiği yaygın bir yanılgıdır. Gerçek şu ki, düzeyiniz ne olursa olsun Kaggle Yarışmalarına katılabilirsiniz ve katılmalısınız. Yarışmalar sadece uzmanlara özel değildir; herkes bunlardan değerli deneyimler kazanabilir ve hatta bunları veri bilimi portföyü oluşturmak için kullanabilir.

Kaggle Yarışmalarına Katılmaya Değer mi?

• Veri biliminde ne kadar deneyimli olursanız olun, sürekli büyüyen ve gelişen bu alandaki yarışmalara katılarak becerilerinizi geliştirebilirsiniz. Bu veri bilimi yarışmaları sizi kendi yetenekleriniz dahilinde zorlayacaktır. Kaggle veya DataCamp veri bilimi yarışmalarına ne kadar çok zaman ve emek harcarsanız, kullandığınız kütüphaneler ve programlama dilleriyle o kadar hızlı rahat edersiniz.
• Dünya çapındaki her düzeyden veri bilimciler arasında sıralamanızı kazanırsınız.
• Kazanan çözümleri inceleme ve aynı probleme farklı yaklaşımlara erişme fırsatınız olur. Bu, zorlu görevleri farklı bakış açılarından analiz etmenizi kolaylaştırır.
• Size üst düzey veri setleri sağlanır. Böylece veriyi temizlemek, ilgili verileri toplamak veya tutarlı ve iyi etiketlenmiş bir veri setini kendiniz oluşturmak zorunda kalmayacağınız için tamamen çözüme odaklanabilirsiniz.
• Yarışmaların kazananları ve üst düzey diğer veri bilimcilerle teknik tartışmalara katılma şansınız olur. Bu da ağınızı genişletmenize yardımcı olur.
• Gerçek problemler üzerinde çalışmak sizi motive eder ve bir veri bilimcisinin günlük işi ve sorumlulukları hakkında içgörü sağlar.
• Açık bir maddi teşvik vardır.

Kaggle veya DataCamp yarışmalarına katılmak kesinlikle buna değer. Uzmanlık düzeyiniz ne olursa olsun, listelenen faydalardan en az birinin size uygun olduğunu mutlaka göreceksiniz. Çok çeşitli veri bilimi yarışmaları vardır ve düzenli olarak yeni yarışmalar yayınlanır. Şu an ilginizi çekmiyor olsalar da, yayınlanan yarışmaları takip etmeniz önerilir; çünkü gelecekte bir noktada muhtemelen en az biri sizin için ilgili hale gelecektir.

Bir Veri Bilimi Yarışmasına Ne Zaman Katılmalısınız?

Bir yarışmaya girmeden önce aşağıdaki üç kriteri dikkate alın:

1. Bu yarışmaya harcanacak zaman ve emeğin, elde edebileceğiniz gelişimle dengeli olacağını düşünüyor musunuz?
2. Kazandığınızda arkasında nasıl bir maddi teşvik var ve buna ayıracağınız zamana değer mi?
3. Yarışmadaki çalışma, araştırma ve katkı bir veri profesyoneli olarak sizi tatmin edecek mi?

Bazı veri bilimciler yalnızca ağlarını genişletmek ve pratik yapmak için genel olarak her yarışmaya katılmaktan memnundurlar. Ancak çoğu kişi, bir yarışmanın buna değip değmeyeceğine karar vermek için yukarıdaki kriterleri değerlendirmeye ihtiyaç duyar. Siz de kendi kriterlerinizi bulmalı ve bir yarışmaya katılmadan önce bunları göz önünde bulundurmalısınız; ne kadar çok yarışmaya katılırsanız, Kaggle'dan o kadar fazla fayda ve öğrenme deneyimi elde edebilirsiniz.

Datacamp Yarışmaları Nedir?

DataCamp Yarışmaları ile Kaggle Yarışmaları arasında pek çok benzerlik vardır. Tıpkı Kaggle'da olduğu gibi, DataCamp'te de herkese açık olarak paylaşılan defterleri inceleme şansına sahipsiniz ve DataCamp yarışmalarında da ödüller bulunur. Yarışmalarda dereceye girerseniz 1 yıllık premium DataCamp aboneliği kazanır, ayrıca nakit ödüller de alabilirsiniz. DataCamp, her düzeyden veri bilimciyle tartışma sayfaları aracılığıyla bir araya gelebileceğiniz, Kaggle'a oldukça benzer bir ortama sahiptir.

Bununla birlikte, Kaggle ve Datacamp yarışmaları arasında birkaç önemli fark vardır. Bir yandan Kaggle yarışmaları daha çok makine öğrenimine odaklanırken, DataCamp daha geniş bir bağlamda analitik, hikâyeleştirme ve görselleştirme becerilerinizi test etmeye odaklanır. Öte yandan, nispeten az katılımcısı olan ve yükselen bir platform olduğu için DataCamp yarışmalarını kazanma şansınız daha yüksektir.

Her hâlükârda, yarışmalara yalnızca kazanma amacıyla katılmamalısınız. Bunun yerine ilerlemeye odaklanırsanız çok daha fazla şey elde edersiniz; bu bakımdan DataCamp de kolayca yararlanabileceğiniz harika gelişim olanakları sunar.

Düzeyinize Uygun Doğru Kaggle Yarışmasını Nasıl Bulursunuz? (Yeni Başlayanlardan İleri Düzeye)

Kaggle, yarışmaları başlığa veya anahtar kelimelere göre filtrelemenize olanak tanır; böylece sizi en çok ilgilendirenleri bulmanız kolaydır. Arama çubuğuna başlığı veya anahtar kelimeleri yazmanız yeterlidir.


Şekil 5.1: Yarışma Arama

Ayrıca yarışmaları yarışma etiketlerine göre de filtreleyebilirsiniz.

Şekil 5.2: Yarışma Filtreleme

Başlıklar, anahtar kelimeler ve etiketlerin yanı sıra üç ana filtre daha vardır: “Status”, “Prizes and Awards” ve “Categories”.

Durum:

• Monetary: Bu etikete sahip yarışmalar genellikle büyük, tanınmış şirketler tarafından paylaşılır. Bu yarışmalarda dereceye girerseniz nakit ödül kazanırsınız. En düşük ödüller 5.000 - 10.000 $ arasındadır. 50.000 - 100.000 $ arası ödüller en yaygın olanlardır. En büyük ödüller 1 milyon dolara kadar çıkar.
• Medals: Yarışmada ulaştığınız puana bağlı olarak Kaggle madalyaları alırsınız. Bu madalyalarla sıralamanız yükselir. Kaggle Sıralaması bölüm 6'da ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
• Other: Bu yarışmalar katılımcıları tişört veya çıkartma gibi Kaggle ürünleriyle ödüllendirir.

Kategoriler:

• Featured: Bu yarışmalar genellikle büyük şirketler, kuruluşlar ve hatta hükümetler tarafından yayınlanır. Nakit ödülleri diğer kategorilerde sunulanlardan çok daha büyüktür.
• Research: Araştırma temalı yarışmalardır. Az ya da hiç para ödülü yoktur.
• Getting Started: Herhangi bir ödül içermezler. Genellikle eğitim amaçlı oluşturulmuş yarışmalardır. Bu bölümün sonunda “Getting Started” etiketi olan örnek bir yarışma bulacaksınız. Yalnızca örneği değil, aynı zamanda bir defterin nasıl kullanılacağı ve sonuçların nasıl gönderileceği gibi ilgili adımlara dair bir öğretici de göreceksiniz.
• Playground: Biraz deneyim kazanmak ve becerilerini geliştirmeye devam etmek isteyenler için uygun yarışmalardır. Ödüller genellikle tişört ve çıkartma gibi Kaggle ürünleridir. Bu yarışmalar çoğunlukla eğlenceli ve oyunlaştırılmıştır.
• InClass: Genellikle üniversiteler tarafından düzenlenen ve katılımcıları onların makine öğrenimi öğrencileri olan yarışmalardır. Amaç, bu öğrencileri dahil etmek ve ilham vermektir.
• Analytics: Veri analizi yarışmalarıdır.
• Simulations: Bunları Kaggle'daki geleneksel gözetimli makine öğrenimi zorluklarından ayıran, pekiştirmeli öğrenme görevlerinin yer aldığı yarışma türleridir. Yarışmacılar modeller geliştirir ve modellerini benzetim ortamında yarıştırırlar.

Ana filtrelerin yanı sıra “Hotness”, “Recently Launched”, “Closing Soon”, “Reward” ve “Total Teams” gibi ek parametrelere göre yarışmaları sıralamanıza olanak tanıyan bazı başka filtreler de vardır.

Şekil 5.3: Yarışma Sıralama

Kaggle Yarışması İpuçları

1. Bir programlama dili seçin

Python ve R, özellikle görselleştirmeler ve makine öğrenimi görevleri söz konusu olduğunda, veri bilimi alanında en sık kullanılan programlama dilleridir. MATLAB'ı merak ediyorsanız, yerel bilgisayarınızda veri bilimi görevleri için kullanabilirsiniz; ancak Kaggle defterleri yalnızca Python, R ve Julia'yı destekler. 

Farklı bir programlama dili kullanıyorsanız, bazı görevleri yürütmek sizin için çok daha kolay olabilir; ancak bir programlama dilini güçlü yapan, arkasındaki topluluk ve açık kaynak kütüphane desteğidir. Şunu da göz önünde bulundurmalısınız: (daha popüler dillerden birini kullanarak) yerel bilgisayarınıza içe aktardığınız herhangi bir kütüphaneyi Kaggle'a da içe aktarabileceksiniz.

Yeni başlayan biriyseniz, Python veya R alana yerleşene kadar başlamak ve devam etmek için harika seçeneklerdir. Kaggle'da paylaşılan birçok defterin Python ile yazıldığını ve bunları incelemeniz gerektiğinde, dili biliyorsanız bunu rahatlıkla yapabileceğinizi unutmayın.

2. "Getting Started" etiketi olan yarışmalara katılın

Getting Started, yeni başlayanlar için mükemmeldir. Bu yarışmaları tamamlarsanız ve başkaları tarafından paylaşılan defterleri incelerseniz çok ve nispeten hızlı öğrenirsiniz.

Bilginize bağlı olarak önerdiğimiz bazı Getting Started yarışmaları şunlardır:

• Sınıflandırma algoritmalarına temel düzeyde aşinaysanız, Titanic'i denemelisiniz.
• Regresyon konusunda biraz deneyiminiz varsa, House Prices Advanced Regression Techniques yarışmasına göz atabilirsiniz.
• Bilgisayarlı görü alanıyla ilgileniyorsanız, Digit Recognizer'a katılmalısınız.
• Görüntü işleme konusunda biraz deneyiminiz varsa, Facial Keypoints Detection'ı öneririz.
• Doğal dil işleme ile ilgileniyorsanız, Bag of Words Meets Bags of Popcorn'a göz atın.

3. Sadece Kaggle kullanmayın 

Yukarıda listelenen temel düzey yarışmalardan birini denedikten sonra biraz daha deneyim kazanmış olursunuz ve farklı platformlarda yarışmalar aramak sizin için iyi olabilir. 

DataCamp'te, yetenekleriniz dahilinde araştırma yapmanızı ve fazladan çaba göstermenizi gerektirecek “Bir içecek şirketi için promosyon stratejisi tasarlama” gibi veri bilimi yarışmalarına katılabilirsiniz. Bu yarışmayı özel kılan, yalnızca makine öğrenimine odaklanmaması; aynı zamanda katılımcıları analiz, hikâyeleştirme ve görselleştirme becerilerini önemli ölçüde geliştirmeye zorlamasıdır. Bu yarışma için paylaşılan defterleri entries sekmesinde görüntüleyebilirsiniz.

Başarı şansınızı en üst düzeye çıkarmak ve bu yarışmadan en iyi şekilde yararlanmak için önce aşağıdaki kursları tamamlamanız önerilir:

• Python ile Keşifsel Veri Analizi
• Python'da İstatistiksel Düşünme
• Pandas ile Veri İşleme
• Python ile Müşteri Segmentasyonu
• Python ile Kümeleme Analizi

4. Öğrenmeye odaklanın

Kaggle Yarışmalarındaki para ödülleri kayda değerdir. Bu, öğrenme hedefinizden sapmanıza neden olabilir. Ödüle değil, öğrenmeye ve gelişmeye öncelik verin. Yeterince deneyim kazandığınızda, zirveye nasıl çıkacağınızı düşünmek için zamanınız olacaktır.

5. Diğer herkese açık defterleri inceleyin

Yarışmalarda paylaşılan defterleri incelemek, aynı problemi çözmenin farklı yollarını öğrenmenize yardımcı olur.

6. Yarışma kurallarını okuyun

Katılmaya karar vermeden önce yarışma bilgilerini ve kurallarını okuyun ve yarışmaya katılmadan önce bunları tamamen anladığınızdan emin olun.

7. Çözümlerinizi paylaşın

Çözümlerinizi paylaşmak, diğer veri bilimcilerle etkileşiminizi artırır ve başkalarından geri bildirim alabilirsiniz. Çözümleriniz hakkında tartışma başlıkları açarak daha hızlı madalya kazanır ve Kaggle sıralamanızı hızla artırabilirsiniz. Kaggle Sıralaması hakkında daha fazla bilgi bölüm 6'da verilmiştir.

8. DataCamp'te bu kursu alın

DataCamp’in Winning a Kaggle Competition in Python kursu, herhangi bir veri bilimi yarışması başvurusuna nasıl yaklaşacağınızı ve nasıl yapılandıracağınızı öğretecektir. Bu kursu alarak, yarışmalarda kullanılan tüm temel teknikleri; örneğin makine öğrenimi modellerini nasıl doğrulayacağınızı ve aşırı uyumdan nasıl kaçınacağınızı öğreneceksiniz. 

Kaggle Sıralamaları Nedir?

Kaggle sıralama sistemi, yorum yapmaktan Kaggle yarışmalarına katılmaya kadar, Kaggle'a farklı türlerde katkıda bulunan her uzmanlık düzeyindeki veri bilimcileri sıralayan canlı bir liderlik tablosudur. 

Ana liderlik tablosunun yanı sıra “Competition”, “Dataset”, “Notebook” ve “Discussion” için dört farklı sıralama daha vardır. Bu kategorilerin her birindeki seviyenizi kendi profilinizde görebilirsiniz. Yukarıdaki kategorilerde madalya kazandıkça dereceniz ve kademeniz artar. Madalyaların, yarışma puanları ve olumlu oylarla (upvote) elde edildiğini unutmayın.

Kaggle'da beş ana kademe vardır: “Novice”, “Contributor”, “Expert”, “Master” ve “Grandmaster”. Şu anda en üst lig olan “Kaggle Grandmaster” kademesinde yalnızca 241 veri bilimci bulunmaktadır. Bu, bu grubun bir parçası olmanın ne kadar zor olduğunu gösterir. Diğerlerine gelince, şu anda 1.668 master, 7.206 expert, 64.668 contributor ve 92.747 novice vardır. Bulunduğunuz kademe, tıpkı kazandığınız madalya sayısı gibi, kariyerinizi ilerletmede çok avantaj sağlayacaktır.

Kaggle Madalyaları

Madalyalar bir kategorideki tekil bir başarıyı temsil eder. Bu başarı; iyi bir yarışma sonucu, popüler bir defter, kullanışlı bir veri kümesi veya ufuk açıcı bir yorum olabilir. Başarılarınız standartlaştırılır ve diğer veri bilimcilerin katkılarıyla karşılaştırmalar yapılarak bir sıralama sistemi oluşturulur.

Yarışma Madalyaları

Yarışma madalyaları, yarışmalardaki sıralamanıza göre belirlenir. InClass, Playground ve Getting Started kategorilerindeki yarışmalardan madalya kazanamayacağınızı unutmayın.

0-99 takımlı yarışmalarda ilk %40 içinde olmak size bronz madalya kazandırır. İlk %20'deyseniz gümüş, ilk %10'da ise altın madalya alırsınız. Takım sayısı arttıkça madalya dağılımı da değişir. Örneğin, 1000 veya daha fazla takımın yer aldığı bir yarışmaya katıldığınızda, ilk %10'a bronz, ilk %5'e gümüş ve ilk 10 takıma altın madalya verilir.

Veri Kümesi Madalyaları

Paylaştığınız veri setleri ne kadar popüler olursa, başkalarından o kadar çok olumlu oy (upvote) alırsınız. Veri kümesi madalyalarınız bu oyların sayısına göre belirlenir. 5-20 oy alan veri setlerine bronz, 20-50 oy alanlara gümüş, 50 veya daha fazla oy alanlara altın madalya verilir. Novice düzeyindeki kullanıcıların verdiği oylar hesaplamaya dahil edilmez.

Defter Madalyaları

Defter madalyaları için de veri kümesi madalyalarıyla aynı kurallar geçerlidir. 5-20 oy alan defterlere bronz, 20-50 oy alanlara gümüş, 50 veya daha fazla oy alanlara altın madalya verilir. Novice düzeyindeki kullanıcıların verdiği oylar hesaplamaya dahil edilmez. 

Tartışma Madalyaları

Tartışma madalyaları, olumlu oylardan olumsuz oyların çıkarılmasıyla elde edilen net oyların hesaplanmasıyla kazanılır. Eski gönderilerinize verilen oylar ve novice düzeyinden gelen oylar hesaplamaya dahil edilmez. Bir net oy bronz madalya almak için yeterlidir. 5-10 net oy alırsanız gümüş, 10 veya daha fazla net oyla altın madalya kazanırsınız.

Başarı Kademeleri

Her sıralama kategorisi (“Competitions”, “Datasets”, “Notebooks” ve “Discussions”) için bir başarı kademesi atanırsınız. Tüm kategorilerdeki en yüksek kademeniz, profilinizde ana kademe olarak görüntülenir.

Novice

Platforma kaydolduğunuzda bu kademeyi otomatik olarak alırsınız.

Contributor

“Contributor” olmanın koşulları şunlardır:

• Bir defter veya betik çalıştırın
• Bir yarışma veya görev gönderimi yapın
• Bir yorum yapın
• Bir olumlu oy verin

Expert

“Expert” olmak için, yarışmalarda en az 2 bronz; veri setlerinde en az 3 bronz; defterlerde en az 5 bronz; tartışmalarda ise en az 50 bronz madalya kazanmanız gerekir.

Master

“Master” kademesine ulaşmak için, yarışmalarda en az 1 altın ve 2 gümüş; veri setlerinde en az 1 altın ve 4 gümüş; defterlerde en az 10 gümüş ve tartışmalarda en az 200 madalya (bunların en az 50'si gümüş) kazanmanız gerekir.

Grandmaster

“Grandmaster” olmak için, yarışmalarda en az 5 altın madalya (bunların en az 1'i solo altın olmalı); veri setlerinde en az 5 altın ve 5 gümüş; defterlerde en az 15 altın ve tartışmalarda en az 500 madalya (bunların 50'si altın) kazanmanız gerekir.

Contributor'dan Expert'e Geçmek Ne Kadar Sürer?

Bu, Kaggle'a ne kadar sebatla katkıda bulunduğunuza bağlıdır. Ortalama olarak, bu analize göre contributor'dan expert'e geçmek yaklaşık 1 yıl sürer. Bu süre, her veri bilimcinin Kaggle'a harcamak istediği farklı çaba düzeylerine bağlıdır. Örneğin, öğrenmeye ve gelişmeye zaman ayırıyorsanız, expert rozetini almak daha uzun sürebilir; ancak mümkün olduğunca hızlı şekilde olabildiğince çok madalya kazanmaya çalışıyorsanız bu süre daha kısa olabilir.

Genellikle yalnızca madalya kazanmaya değil, gerçek ilerleme kaydetmeye zaman yatırmak daha iyidir. Bilginizi ve becerilerinizi kariyerinizde ilerlemek için geliştirmek istiyorsanız, asıl önemli olan gerçek deneyimdir. 

Kaggle Sıralama İpuçları

Daha önce de belirtildiği gibi, amacınız Kaggle veya DataCamp'i ağınızı genişletmek, becerilerinizi geliştirmek ve olabildiğince çok şey öğrenmek için kullanmak olmalıdır. 

Ancak elbette madalya kazanmak da değerlidir ve madalya kazanma koşulları yüksek olumlu oy sayılarına da bağlı olduğundan, aldığınız olumlu oy sayısını artırmayı düşünmelisiniz. Aşağıdaki ipuçları madalya sayınızı artırmanıza yardımcı olacaktır:

• Olumlu oy istemeyin. Faydalı bilgi sunma çabasıyla olumlu oylar doğal olarak gelmelidir. Aslında, insanlardan olumlu oy istemek ters tepebilir ve büyük olasılıkla eksi oy almanıza neden olur.
• Yazarları kaynak göstermeniz daha fazla olumlu oy almanıza yardımcı olabilir. Ancak bu bilgiyi seçici kullanın ve yalnızca gönderiye gerçek değer kattığında ekleyin; aksi hâlde spam riski doğar.
• Unutmayın: sadece becerilerinizi geliştirmeye odaklanın; madalyalar kendiliğinden gelecektir.

 Kaggle kademeleri ve madalyaları, gerçek başarılarınızın somut yansımalarıdır. İlerledikçe başarılarınızı somut olarak görmek büyük olasılıkla sizi motive edecektir.

Sonuç

Kaggle veya DataCamp veri bilimi yarışmalarında rekabet etmek eğlencelidir ve veri bilimi yolculuğunuzda sizi motive edecek araçlardan biridir. Gelir modellerinde yarışmaların ödüllerini hesaba katan olağanüstü veri bilimciler olsa da, çoğu veri bilimcisinin amacı yarışmalardan mümkün olduğunca çok şey öğrenmek ve gerçek deneyim kazanmaktır. 

Buradaki en yardımcı unsur, yarışma sıralamalarını yükseltme arzusudur. Bu arzuyla, veri bilimciler başkalarının defterlerine bakabilir ve farklı kodları ve stratejileri inceleyebilir. Yarışma sonrası kodunuza verilecek öneriler, ücretsiz bir mentorluk tarzı olarak bile görülebilir.

Bir yarışma için bir veri setini nasıl analiz edeceğinize dair adım adım bir rehber için Kaggle Yarışma Öğreticimiz'e göz atın.