Kaggleのベスト：競争力のあるデータサイエンスとは何か、そしてそれを成功させる方法

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企業は、どのデータサイエンティストを採用したときに、どのデータサイエンティストが優れているかをどのようにして知ることができますか？あなたの才能を示し、コミュニティで有名になる方法は？形成された格付けに基づいて、それからあなたは権威ある地位に雇われることができますか？最も有名な競争力のあるプラットフォーム、そのゲームの可能性とルールについて説明し、ロシアからの最高の参加者のリストも明らかにします。

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データサイエンスは、定義上、科学です。そのため、開発者やアナリストを評価するために、科学者の間で広く普及しているヒルシュ指数が古くから適用されてきました 。出版物の数とその引用によって、どれだけの科学的研究が求められているか、したがってその著者を理解するのに役立ちます。 

ヒルシュ指数hは、記事の数に等しく、各記事は少なくともh回参照されました。つまり、それを計算するために、彼らは彼の同僚によって引用された科学者のすべての記事を取り、それらへの参照の数の降順でそれらを並べ、それらに番号を割り当てます。その後、引用数を超えない最後の記事を見つけます。この数はヒルシュ指数です。

複雑ですか？それはあまり良くないようで、実際のデータ科学者はすぐに理解します-彼らの仕事を評価するのにあまり適していません。結局のところ、彼らの仕事の結果は、科学的なテキストではなく、はるかに多くの場合コードです。さらに、データ科学者は市場で需要があり、市場は科学の成果よりもアルゴリズムの例についてより重要です。 



しかし、多くの場合、企業は従業員と仕事に関する情報を秘密にしています。データ科学者は特に慎重にロシア、中に隠され ている この分野における人材の巨大な不足。 



需要に応えて、開発者向けの競争力のあるプラットフォームの人気が高まっています。最も有名なサービスは、Googleが所有するKaggle（「cajl」と発音）です。学生はそれを使用 し、プロの開発者は 言いますあなたの評価をアップグレードする方法。そこで適用されたソリューションは、データサイエンティストの間で流行をもたらし、ロシアおよび世界の企業は、採用時にKaggleの評価における彼らの位置に注意を払っています。 

2017年に、 百万人以上のユーザーが登録されたKaggleに 、そして2020年8月には、ロシアからのユーザーが Googleで検索 フレーズ「ビッグデータ」と同じくらい頻繁にサービスを： 

Kaggleは完全に無料で、すべてのユーザーがデータマイニングコンテストを主催したり、既存のコンテストに参加したりできます。システムはオープンデータセットをホスト し、それらの処理と機械学習のためのクラウドツールも提供します。勉強する機会と欠員を投稿するためのセクションもあり、コンテストは最高の候補者を選ぶのにも役立ちます。 

使い方

Kaggleの興味深い機能の1つは、データサイエンス環境で非常に人気があったおかげで 、評価システムです。 



ユーザーはポイントを獲得し、4つの異なるカテゴリでランキングを向上させることができます。 

• コンペ。 単独で、またはチームとして、機械学習の問題を解決します。大会は非常に多様である：予測のシンプルで簡単な作業から タイタニック号の生存者の数を に 守備の選手の有効性を評価 NFLビッグデータボウル2021からのパスを再生するとき。
• プログラムコード。 クラウドコンピューティング環境であるKaggleNotebooksで実行して、コードをコミュニティと共有します。
• データセット。 新しいデータを共有することで、他のデータ科学者を助けることができます。
• 議論。 タスクについて話し合い、最善の解決策を共有し、他のユーザーの投稿を評価します。

各カテゴリーのプロモーションは、他のカテゴリーに依存しません。それらにはさまざまなレベルの成果があります。 

• 初心者。 登録するだけです。
• 参加者。 プロファイルに記入してコミュニティと話し、プラットフォームのすべての機能を使用しました
  
  。-1つのスクリプトを実行します。
  
  -私たちは1つの大会に参加しました。
  
  -コメントを1つ書きました。
  
  -参加者の1人に1票を投じました。
  
  
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メダルは、競技会での優れた結果、人気のあるプログラムコード、または有用なデータセットに対して授与され、永久に残ります。同時に、ポイントは時間の経過とともにその価値を失い、全体的なランキングの関連性を維持できます。

誰が最初に来るのですか？

すべてのKaggleのほとんどは 、インドと米国からのユーザーを 登録しています。ロシア人は、中国と日本の間の国の全体的な評価で安定した5位を占めています。 データ サイエンスコンペティションの総合ランキングで 1位を獲得したのは、ニューヨークのデータサイエンティストであるGuanshuoXuです。彼は5年間、Kaggle-competitionsで255,000ポイント以上を獲得しました（これは絶対的な記録です）。



広州が 終わった 上海の東寺大学で電気電子工学の学士号を取得した後、ニュージャージー大学で修士号を取得しました。2010年以来、彼は画像認識と機械学習アルゴリズムに取り組んでおり、2017年に彼は最初にKaggleのグランドマスターになり、2019年からH2O.aiでデータサイエンティストとして働いています（Cisco、Intel、PayPalはこの会社のアルゴリズムを使用しています）。 

Kaggleによるとロシアからの最高のデータ科学者

ロシアで最も実践的なデータ科学者のリストを作成するために、 個人情報を持っているKaggleコンペティションの参加者のデータを使用しました 。



最強 Kaggle競争に参加するロシアの開発者 ドミトリーGordeev  （dottは）またH2O.ai.で動作します彼は8年前にKaggleにサインアップし、現在114,000ポイントを獲得しています。



Kaggleの総合ランキングでは、彼 は9位にランクされています。..。ドミトリーは2010年にモスクワ州立大学を卒業し、そこで画像認識とデータマイニングを行っています。 2008年から銀行の小売リスクモデリンググループで働いていた彼は、部門長に成長し、2013年にオーストリアに移りました。 2014年にCourseraのデータサイエンスコースを修了し、2020年に H2O.aiのチームに加わりました。 



で 第二位 アーサーKuzin（ -評価Kaggle大会でロシアのデータ・サイエンティストの中n01z3） -それは、以上の71000点を有する、全体的なKaggleのランキングで28日に行われます。 



アーサーは2011年にモスクワ物理技術研究所を卒業し、2008年から2016年まで研究分析に従事しました。その後、彼はデータサイエンティストとしてAvitoに就職し、過去数年間、X5 RetailGroupのComputerVisionチームを率いてきました。アーサーは、いくつかの 物理学の出版物と、透過型電子顕微鏡を較正するための装置の特許を持ってい ます。 ロシア人の間のKaggleコンペティションの総合ランキングで



3位は、Artem Kulakov（Art）-全体的なランキングでは、彼は29位と71,000 Kaggleポイントであり、2年間のコンテストへの参加で獲得しました。 Artemは、コンピューターサイエンスの学位を取得して高等経済学部で学び、すでにTinkoffBankとMegafonでデータアナリストとして働いています。 Artemは現在、フリーランスであり、ComputerVisionおよびNLPタスクを専門としています。



4位はRomanSoloviev（ZFTurbo）です。彼は69000ポイントを獲得し、Kaggleコンペティションの総合ランキングで31位になっています。ローマは、ロシア科学アカデミーのマイクロエレクトロニクスのデザインの問題のための研究所の主要な研究者です。



5位は IlyaLarchenko（ilialar）、現在、Kaggleランキング全体で37位にランクされ、65kポイントを獲得しています。イリヤは2014年にモスクワ物理技術研究所を卒業し、アナリストおよび開発者として働いていました。 2017年以来、彼は DOC +でデータサイエンティストチームを 率い、2020年にタイに移り、そこでAgodaでデータサイエンスマネージャーとして働いています。 



ユーザーがKaggleコンテストでポイントとメダルを獲得できるようにするゲーム化の小さな要素が、採用ゲームを変えました。 



ロシアの最高のデータ科学者の例は、データを扱う教育と経験は、成功するキャリアを構築するためにそれほど重要ではないことを示しています。たとえば、Artem Kulakovはまだ大学で勉強していて、わずか2年前にKaggleでの競技会に参加し始めました。現在、彼はロシアで最高のデータ科学者のリストに載っており、フリーランサーとして働いています。 Guangshuo Xuは、電気電子工学の学士号を取得して卒業し、現在、オープンソースデータサイエンスソリューションのリーダーであるH2O.aiで働いています。



今日の簡単なタスクから始めましょう。おそらく1、2年後には、最高のデータサイエンティストのランキングにランクインし、HIV研究技術、高速道路の混雑を予測するためのモデルを 実装して、進歩を遂げる ことができます。 とはるかに。主なことは、データサイエンスの分野で発展し、可能な限り実践したいという願望を持つことです。 

• データサイエンスの職業訓練
• データアナリストトレーニング
• Python forWeb開発コース

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