Kaggle nedir?

Kaggle nedir?

Kaggle, veri bilimciler ve makine öğrenmesi meraklıları için bir çevrimiçi topluluk platformudur. Kaggle, kullanıcıların diğer kullanıcılarla işbirliği yapmasına, veri kümelelerini bulup yayımlamasına, GPU entegre not defterlerini kullanmasına ve veri bilimi zorluklarını çözmek için diğer veri bilimcilerle rekabet etmesine olanak tanır. Bu çevrimiçi platformun amacı (2010’da Anthony Goldbloom ve Jeremy Howard tarafından kuruldu, 2017’de Google tarafından satın alındı), sunduğu güçlü araçlar ve kaynaklarla profesyonellerin ve öğrenenlerin veri bilimi yolculuklarında hedeflerine ulaşmasına yardımcı olmaktır. Bugün itibarıyla (2021) Kaggle’da 8 milyondan fazla kayıtlı kullanıcı bulunmaktadır.

Kaggle’ı bu kadar popüler kılan alt platformlardan biri, düzenledikleri yarışmalardır. HackerRank’in yazılım geliştiriciler ve bilgisayar mühendisleri için oynadığı role benzer şekilde, “Kaggle Competitions” veri bilimciler açısından büyük öneme sahiptir; bunlar hakkında daha fazla bilgiyi Kaggle Yarışma Rehberi yazımızda bulabilir ve Kaggle Yarışması Eğitimi ile bir veri kümesini adım adım nasıl analiz edeceğinizi öğrenebilirsiniz. Kaggle’ın ya da DataCamp’in düzenlediği veri bilimi yarışmalarında, şirketler ve kuruluşlar cömert ödüller içeren zorlu veri bilimi görevlerini paylaşır ve yeni başlayanlardan deneyimlilere kadar veri bilimciler bu görevleri tamamlamak için rekabet eder. Kaggle ayrıca, tıpkı DataLab gibi, tarayıcınızda veri bilimi görevleri için kodunuzu düzenleyip çalıştırmanıza olanak tanıyan Kaggle Notebook’u sunar; böylece tüm yükü yerel bilgisayarınızın üstlenmesi gerekmez ve kendi başınıza yeni bir geliştirme ortamı kurmanıza ihtiyaç kalmaz. 

Kaggle, bulutta güçlü kaynaklar sunar ve haftada en fazla 30 saat GPU ve 20 saat TPU kullanmanıza olanak verir. Kendi veri kümelelerinizi Kaggle’a yükleyebilir ve başkalarının veri kümelelerini indirebilirsiniz. Ek olarak, diğer insanların veri kümelelerini ve not defterlerini inceleyebilir ve bunlar üzerine tartışma konuları başlatabilirsiniz. Platformdaki tüm etkinlikleriniz puanlanır ve başkalarına yardımcı olup faydalı bilgiler paylaştıkça puanınız artar. Puan kazanmaya başladığınızda, 8 milyon Kaggle kullanıcısının yer aldığı canlı bir liderlik tablosunda yerinizi alırsınız. 

Kaggle, veri bilimine ve yapay zekâya ilgi duyan öğrencilerden dünyanın en deneyimli veri bilimcilerine kadar farklı gruplar için uygundur. Yeni başlıyorsanız Kaggle’ın sunduğu derslerden yararlanabilirsiniz. Bu platforma katıldığınızda, farklı uzmanlık seviyelerinden insanların bulunduğu bir topluluk içinde ilerleyebilir ve çok deneyimli veri bilimcilerle iletişim kurma şansı yakalayabilirsiniz. İlerlemenizin kanıtı olan Kaggle puanları ve madalyalar kazandıkça, yetenek avcılarının ve işe alım uzmanlarının ilgisini çekmeniz ve yeni iş fırsatlarının önünün açılması da gayet olasıdır.

Son olarak, veri bilimi alanında iş başvurusu yaparken Kaggle deneyiminizden bahsetmeniz kesinlikle olumlu bir etki yaratır. Tüm bu faydaların ileri düzeyde deneyimli veri bilimciler için de geçerli olduğu aşikârdır. Deneyim düzeyiniz ne olursa olsun, bu platform sürekli öğrenme ve gelişim imkânları sunar ve elbette yarışmalarla birlikte gelebilecek nakit ödüller de bir o kadar ilgi çekicidir.

Kaggle’da Başarı için Faydalı Veri Bilimi Kursları

İşte yeni başlayanlar için DataCamp’te önerilen bazı kurslar:

• Python’da Bir Kaggle Yarışmasını Kazanmak: Kaggle yarışmalarında uygulayacağınız yaklaşımları ve belirleyeceğiniz stratejileri geliştirin
• Python’a Giriş: Veri biliminde en popüler dilin temellerini öğrenin
• Orta Düzey Python: Temel Python bilgisine ilişkin bir diğer ders
• Python’da Doğrusal Sınıflandırıcılar: Lojistik regresyonu ve destek vektör makinelerini öğrenin, Scikit-learn ile ilk modellerinizi geliştirin
• Python’da Kümeleme Analizi: SciPy kütüphanesiyle gözetimsiz öğrenme 
• Python’da Makine Öğrenmesi için Ön İşleme: Verilerinizi makine öğrenmesi modellerine hazırlayın
• Python’da Model Doğrulama: “Modeliniz ne kadar iyi?” sorusunu yanıtlamayı öğrenin 
• Python’da Boyut İndirgeme: Veri görselleştirmenin temeli
• Python’da Makine Öğrenmesi İş Akışları Tasarlama: Üretime hazır makine öğrenmesi modelleri geliştirme sürecine yüksek düzeyden bir bakış 
• Python’da Veri Gizliliği ve Anonimleştirme: Çalıştığınız şirketin ya da kurabileceğiniz herhangi bir girişimin gizliliği hakkında olmazsa olmaz bir ders
• Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş: Seaborn Python kütüphanesini kullanarak veri görselleştirme becerilerinizi geliştirin—veri görselleştirmeye yeni başlayanlar için ideal bir ders
• Python’da Görüntü İşleme: Bu derste, görüntülerde taşınan zengin bilgiyi erişip çıkarmanızı sağlayacak görüntü ön işleme tekniklerini öğrenebilirsiniz.
• Python’da Doğal Dil İşlemeye Giriş: Doğal dil işlemenin temellerini ve bu alandaki bazı popüler kütüphanelerin kullanımını öğrenin 
• SQL’e Giriş: Veritabanlarıyla çalışmak için temel SQL’i öğrenin 
• Orta Düzey SQL: SQL becerilerinizi geliştirin 
• PyTorch ile Derin Öğrenmeye Giriş: En popüler ve kullanımı kolay Python Pytorch paketini kullanarak derin öğrenmeye giriş 
• Python’da Zaman Serisi Analizi: Zaman serisi modellerini ve tekniklerini öğrenin 

Kaggle İş İlanları

“Kaggle Jobs”, Kaggle tarafından 2014’te açılan bir veri bilimi iş paylaşım platformuydu. Platformun amacı, şirketlerin en uygun adayları bulmasına ve veri bilimcilerin kendileri için doğru şirketleri keşfetmesine yardımcı olmaktı. Platform, yetersiz etkinlik nedeniyle 2020’de Kaggle tarafından kapatıldı. Ancak işte Kaggle Jobs alternatifleri ve diğer istihdam platformları:

• Linkedin: İş aramada en yaygın kullanılan platformlardan biri. Arama çubuğuna "data scientist" yazmanız yeterli; uygun iş ilanlarını bulacaksınız. Uzaktan/ofis, konum, şirket büyüklüğü gibi daha ayrıntılı filtreler de belirleyebilirsiniz.
• Upwork: Yarı zamanlı ve tam zamanlı iş bulmak için de ideal olan bir serbest çalışma platformu. Uzun vadeli işlere başvurmadan önce adayların genellikle birkaç kısa vadeli işi tamamlayıp bazı değerlendirmeler almış olması beklenir.
• AngelList: Girişimlerin iş ilanlarına başvurmak için ideal bir platform.
• Y Combinator: En saygın girişimlerin seçildiği bir hızlandırıcı ve fonlama platformu. Bu girişimlerin iş ilanları platformda paylaşılır.
• StackOverflow: Hepimizin, yaştan ve deneyim düzeyinden bağımsız olarak faydalandığı programcılar ve mühendisler için bir Sörü-Cevap platformudur. Bir iş ilanı bölümü de vardır.

KAGGLE SIK SORULAN SORULAR (SSS)

Kaggle nedir ve ne için kullanılır?

Kaggle, bir veri bilimi ve yapay zekâ platformudur. Bu platformda büyük şirketler ve kuruluşlar tarafından parasal ödüllü yarışmalar yayımlanır. Yarışmaların yanı sıra kullanıcılar kendi veri kümelelerini de paylaşabilir ve başkalarının paylaştığı veri kümelelerini inceleyebilir. Ayrıca veri bilimciler bu veri kümelelerini kullanarak kod parçaları paylaşabilir ve tartışma bölümünde bunlar üzerine diğer veri bilimcilerle konuşabilir. Kaggle’da paylaşılan ücretsiz derslere katılmaktan herkes faydalanabilir ve bunları başarıyla tamamladıklarında ücretsiz sertifika alırlar.

Kaggle ücretsiz mi?

Evet, Kaggle’daki her şey tamamen ücretsizdir: dersler, derslerden alınan sertifikalar, veri kümeleleri, yarışmalara katılım, tartışma bölümleri vb.

Kaggle yarışmaları nedir?

Kaggle yarışmaları veri bilimi görevlerinden oluşur. Bazı yarışmaların ödülü yoktur (ancak öğrenme ve bilgi paylaşımı fırsatı sunar), bazılarıysa cömert nakit ödüller verir. Bu yarışmalara tek başınıza ya da bir ekiple katılabilirsiniz. Yarışmalarda iyi skorlar için para ödüllerinin yanı sıra madalya ve puan da kazanırsınız. Bu puanlar ve madalyalar, platformdaki tüm seviyelerden diğer veri bilimcilerle birlikte bir liderlik tablosunda yer almanızı sağlar. Bu sıralama, Kaggle’daki küresel derecenizi belirler. Kaggle’da kazandığınız yarışmalar ve Kaggle sıralamanız kariyeriniz üzerinde avantaj sağlayabilir. Yarışmalar hakkında daha fazla bilgi için 4. bölümü ziyaret edin.

Kaggle, veri bilimi öğrenmek için iyi bir yol mu?

Temelleri öğrenmek ve veri bilimine giriş yapmak için çok sayıda alternatif vardır, ancak Kaggle’ı öne çıkaran birkaç neden bulunur. Kaggle’da bilginizi artırmanıza ve motivasyonunuzu korumanıza yardımcı olacak pek çok unsur vardır.

Bunların başında Kaggle’ın sıralama sistemi gelir. Geliştikçe, yarışmalarda puan aldıkça ve başkaları için faydalı bilgiler sağladıkça dünya çapındaki Kaggle dereceniz artar ve bunu anlık olarak takip edebilirsiniz. Platformda çok sayıda uzman veri bilimci arasında yer almanız oldukça motive edicidir.

Ayrıca platformdaki çoğu kişi yardıma açıktır ve size yardımcı oldukça puan kazanmaya ve sıralamalarını artırmaya devam ederler. Örneğin, bir kod parçası ve buna ilişkin bir tartışma paylaşırsanız, tartışmada kendi kodunuzu nasıl geliştirebileceğinizi sorduğunuzda platformdaki en iyi veri bilimcilerden yorum alma olasılığınız yüksektir. Bu, özellikle yeni başlayanlar için çok faydalı olan bir mentorluk sistemi gibi işler.

Kaggle’ın sahibi kimdir? 

Kaggle, 2010’da Anthony Goldbloom ve Ben Hamner tarafından kuruldu. 8 Mart 2017’de Google, Kaggle’ı satın aldı.

Kaggle veri kümeleleri ücretsiz mi?

Veri kümelelerini hangi amaçlarla kullanabileceğinizi öğrenmek için veri kümelelerinin lisansını kontrol etmeniz gerekir. Bazı veri kümeleleri akademik yayınlarda veya ticari amaçlarla kullanılamaz. Ancak paylaşılan her veri kümesini Kaggle API aracılığıyla ücretsiz olarak Kaggle Notebook’unuza ya da başka bir yere indirebilirsiniz.

Kaggle GPU sağlıyor mu?

Kaggle not defterlerinde dilediğiniz zaman bir GPU’yu etkinleştirebilirsiniz. Haftada en fazla 30 saat aktif GPU kullanmanıza izin verilir. Kaggle’ın sağladığı GPU, 16 GB belleğe sahip Nvidia Tesla P100’dür.

Jeremy Howard kimdir?

Jeremy Howard, 2011 ve 2010’da küresel Kaggle veri bilimi yarışmalarını kazanan Avustralyalı bir veri bilimci ve girişimcidir. Howard daha sonra Kaggle’da Chief Scientist ve Başkan olarak görev yapmıştır.

Kaggle Grandmaster nedir?

Grandmaster seviyesi, Kaggle performans seviyeleri (acemi, katkıda bulunan, uzman, usta ve grandmaster) arasında en yüksek olanıdır. Grandmaster düzeyine ulaşmak için bir kullanıcının yarışmalarda en az 5 altın madalya (bunlardan en az 1’i tek başına kazanılmış altın madalya olmalı), veri kümelelerinde en az 5 altın ve 5 gümüş madalya, not defterlerinde en az 15 altın madalya ve tartışmalarda en az 500 madalya (bunların en az 50’si altın madalya olmalı) kazanması gerekir. Şu anda grandmaster seviyesinde yalnızca 241 veri bilimci bulunmaktadır.

Kaggle veri kümeleleri açık kaynaklı mı?

Evet. Kaggle veri kümeleleri açık kaynaklıdır, ancak bu veri kümelelerinin hangi amaçlarla kullanılabileceğini öğrenmek için veri kümelelerinin lisansını kontrol etmeniz gerekir. Bazı veri kümeleleri akademik yayınlarda veya ticari amaçlarla kullanılamaz.

Kaggle veri kümeleleri güvenilir mi?

Kaggle veri kümelelerinin büyük çoğunluğu güvenilirdir. Bir veri kümesinin ne kadar güvenilir olduğunu oylamalarına bakarak ya da veri kümesini kullanan paylaşılan not defterlerini inceleyerek değerlendirebilirsiniz. Ancak tüm Kaggle veri kümeleleri gerçek yaşam kullanım senaryoları için uygun olmayabilir.

Kaggle’ın mobil uygulaması var mı?

Kaggle’ın şu an için bir mobil uygulaması yoktur. Ancak DataCamp’in veri bilimi öğrenmek ve kod pratiği yapmak için bir mobil uygulaması vardır. iOS ve Android için mevcuttur.

Kaggle benim CPU’mu kullanıyor mu?

Kaggle Kernel, GPU entegre edebilen ücretsiz bir Jupyter not defteri sunucusudur. Veri işleme ve makine öğrenmesi işlemlerini, DataLab gibi tarayıcıda çalışan çözümlere benzer şekilde, yerel makineniz yerine bulut tabanlı kaynaklarla bulut bilgisayarlarda gerçekleştirmenize olanak tanır. 

Kaggle’da not defterimin çıktısı nerede?

Kaggle’ın not defteri çıktılarına erişmek için önce not defterinizi commit etmelisiniz. Bunu, not defterinin sol üst köşesindeki “Save Version” düğmesine tıklayarak yapabilirsiniz. Not defterinizi commit ettikten sonra iki kernel çalışmaya devam eder. İlki şu anda düzenlemekte olduğunuz, ikincisi ise commit ettiğiniz arka plan kernel’idir. Arka planda çalışan kernel indirilmeye hazır çıktı dosyaları oluşturur. Etkileşimli not defterleri dosya kaydetmez. Arka plandaki kernel bittiğinde, sol üstteki geri düğmesine tıklayarak Not Defteri, Kod, Veri, Çıktı ve Yorumlar sekmelerinin bulunduğu sayfaya gidin. Çıktı sekmesine geçtiğinizde çıktı dosyalarının indirmeye hazır olduğunu göreceksiniz.

Kaggle’da nereden başlamalı?

Yeni başladıysanız, yarışmalar bölümündeki “Getting Started” kategorisindeki yarışmalara katılarak başlayabilirsiniz. Başkalarının not defterlerini de inceleyebilirsiniz. Daha ileri bir uzmanlık düzeyindeyseniz, doğrudan aktif yarışmalara katılarak başlayabilirsiniz.

Kaggle GPU kotasını ne zaman sıfırlar?

GPU kotası her Cumartesi yenilenir. Profilinizde Hesap sekmesine giderek GPU bölümünden kalan GPU kotanızı kontrol edebilirsiniz. Bu bölümde özel veri depolamanız ile GPU ve TPU kotanız görüntülenir.

Kaggle kazanan çözümleri nerede bulunur?

Yarışmalar sayfasından tartışma sekmesine tıkladığınızda yarışmalarla ilgili birçok tartışma konusu göreceksiniz. En fazla oy alan tartışma konusu en üstte yer alır ve en çok oy alan konu, çözüm açıklaması ve kazanan not defterinin bağlantısıyla birlikte kazanan ilan edilir.