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Postado em em 12 de setembro de 2022

O que é o Kaggle? Entenda e saiba como começar a usá-lo

o que é o kaggle

O aprendizado de Data Science pode ser um grande desafio para quem não conhece as melhores ferramentas e soluções. Para quem conhece, o caminho é mais fácil e intuitivo, com a ajuda de outros desenvolvedores.

Ou seja, o aspecto comunitário da tecnologia é um dos fatores que mais ajudam os novatos. Uma prova disso é a importância de plataformas como o Kaggle, que servem como uma base para a evolução de muitos programadores.

O site cresce a cada dia e se torna uma referência para todos que querem evoluir nesse universo. Por isso, é importante conhecê-lo e saber como começar em seus projetos e em suas competições. 

Confira o resto do artigo e descubra informações cruciais para você.

O que é o Kaggle?

É uma plataforma para aprendizado de ciência de dados. É também uma comunidade, a maior da internet, para assuntos relacionados com Data Science.

Hoje, contém mais de 536 mil membros ativos, com novas entradas todos os dias. O Kaggle se destaca por ser uma comunidade, mas também por apresentar competições premiadas, o que profissionaliza um pouco as práticas no site.

Em geral, apresenta tutoriais, competições, rankings, cursos, dicas, fóruns, datasets e muito mais. É um grande site com uma variedade de informações para quem precisa mergulhar de cabeça nesse mundo.

Benefícios para o aprendizado de Data Science

Um dos benefícios é o apoio da grande comunidade. Em computação, quanto maior a comunidade, maiores são as chances de aprender com as pessoas, na solução de dúvidas e de problemas. 

Se você tiver um problema que está tirando o seu sono, alguém da comunidade certamente pode ajudar.

O Kaggle é o principal lugar para cientistas de dados em todo o mundo. Então, grandes mentes estão lá e podem contribuir. Inclusive, soluções incríveis já estão disponíveis lá para estudo e análise.

Outro ponto positivo é a quantidade incrível de datasets. Há uma variedade ótima para todo tipo de treinamento em Data Science e Machine Learning. Assim, você consegue evoluir com problemas do mundo real.

Também vale mencionar que o Kaggle funciona como um espaço de monitoramento de grandes empresas. Muitas companhias em busca de nomes para contratar patrocinam competições e selecionam pessoas que utilizam a plataforma.

Assim, é uma ótima forma de expor seu trabalho e de criar um portfólio ativo e consistente.

Como já foi falado, o site é fundamental para pessoas iniciantes. Contudo, também apresenta suporte para quem já é iniciado e já tem muita experiência. Ou seja, todo tipo de programador de Data Science encontra espaço no site.

Isso porque os problemas também variam a depender do nível que você procura. Inclusive, é possível começar com desafios mais simples e evoluir para questões mais complexas posteriormente.

Desse modo, a plataforma favorece o aprendizado constante, com as melhores tecnologias e ferramentas. É possível estar sempre em prática, preparado para questões do mundo real. Estudantes nesse site se tornam profissionais prontos para o mercado. 

Como a plataforma funciona?

Vamos explorar agora como a solução de fato funciona. 

Datasets

As bases de dados disponíveis no Kaggle estão abertas para exploração e para resolução de problemas. São dados sempre limpos (sem erros, sem dados faltantes, dados padronizados e formatados), para que o cientista de dados foque mais em sua lógica e menos no tratamento dessas informações.

Você consegue encontrar dados diversos sobre todo tipo de problema real. Além disso, é viável conseguir datasets atualizados com relação ao que está ocorrendo no mundo, de modo a tornar o aprendizado ainda mais empolgante. 

kernels notebooks kaggle

Kernels / Notebook

Esse espaço corresponde a uma seção onde é possível publicar scripts e códigos de solução de problemas. Permite publicar códigos e tutoriais que iluminam algum aspecto para ajudar outras pessoas. Ou seja, reforça o lado comunitário da plataforma.

Esses tutoriais são muito úteis para iniciantes. Recomendamos que você procure os melhores notebooks para iniciar e dar os primeiros passos. 

Discussão

Os fóruns de discussão são como outros fóruns e como espaços de discussão em redes sociais. É possível fazer comentários, realizar perguntas e tecer respostas. 

É muito útil que as pessoas busquem por bugs que estão enfrentando, possíveis questionamentos acerca de linguagens específicas ou frameworks. Então, os profissionais e estudantes se ajudam para contribuir com a evolução da comunidade como um todo. 

Competições

Outro ponto sobre o Kaggle são as competições. É possível entrar em competições de diferentes níveis e tipos para concorrer a prêmios diversos, que incluem remuneração. Em alguns casos, você disputa por vagas em grandes empresas também.

É importante buscar competições adaptadas ao seu nível e começar focando no aprendizado, e menos em dinheiro. 

Nesse sentido, vale a pena estabelecer metas crescentes de acordo com o que você consegue fazer. Depois, quando mais maduro, uma de suas metas pode ser ganhar uma competição. 

Rankings

Os rankings são outra forma de competição que existe no site. Eles avaliam todo tipo de participação do usuário — em comentários, em discussão, em competições e em criação de notebooks. Assim, estabelecem um score geral para classificar com relação a outros usuários.

Existe um score total, com a consideração de todos esses fatores, e um score específico para cada categoria. Com essa classificação, você consegue saber em que nível está e pode estabelecer metas para melhorar constantemente.

Como começar a usar o Kaggle?

Primeiro, escolha uma linguagem de programação. O Kaggle deixa isso aberto para cada programador. Contudo, duas das tecnologias mais comentadas, sem dúvidas, é o R e o Python — as principais quando se fala em Data Science.

como começar a usar o kaggle

Depois, aprenda o básico sobre análise de dados, visualização, modelagem e publicação de modelos. Entenda como usar os frameworks de Data Science em cada linguagem para chegar aos resultados.

Em paralelo, busque notebooks para aprender mais com tutoriais completos e práticos.

Depois, então, tente desafios e competições. Entenda a importância de buscar o aprendizado e não se frustrar com resultados ruins no início. O mais importante é tentar e ganhar experiência.

Sempre lembre de compartilhar suas soluções e também ajudar as pessoas nos fóruns. O aprendizado se dá com o compartilhamento de ideias. 

Conclusão – Kaggle

O Kaggle é uma importante ferramenta para o aprendizado em Data Science e para a evolução na programação em Python, sobretudo. Possui uma enorme variedade de informações, datasets e tutoriais para auxiliar quem está no começo e quem já tem um pouco de estrada.

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