Kaggle наиболее известен своими соревнованиями по науке о данных, но многие специалисты по машинному обучению ищут альтернативы Kaggle для более широкого разнообразия наборов данных и более гибких форматов проектов.
Однако, если вы ищете альтернативные Kaggle платформы для различных соревнований, конкретных типов данных или более индивидуального обучения, есть много других отличных вариантов.
Некоторые альтернативы Kaggle специализируются на проблемах социального воздействия, в то время как другие сосредоточены на предоставлении целевых путей обучения для развития навыков обработки данных.
В этом посте мы рассмотрим причины, по которым некоторые пользователи могут избегать Kaggle, выделим ключевые качества, которые следует искать в высококачественной платформе, и поделимся 10 главными конкурентами Kaggle, которые решают эти проблемы.
Содержание
Мировой рейтинг и SEO-показатели Kaggle
- Авторитет домена: 82
- Глобальный рейтинг SEMrush: 8,512
- Глобальный рейтинг LikeWeb: 6182
- Рейтинг стран в аналогичном веб-сайте: # 1012 (США)
- Общий трафик: Более 50 миллионов
- Показатель отказов: 34%
- Средняя продолжительность посещения: Более 6 минут
Что вы можете сделать с Kaggle?
- Участвуйте в соревнованиях по науке о данных и машинному обучению.
- Получите доступ к обширной библиотеке открытых наборов данных для анализа.
- Используйте ноутбуки Jupyter в облаке без установки программного обеспечения.
- Сотрудничайте с сообществом специалистов по обработке данных по всему миру.
- Приобретайте новые навыки на курсах по Python, машинному обучению и многому другому.
- Продемонстрируйте свои проекты и создайте профессиональное портфолио.
- Получите представление о реальных проблемах с данными и их решениях.
Зачем вам нужны альтернативы Kaggle?
- Стремление к платформам, ориентированным на проекты по науке о данных, оказывающие социальное воздействие.
- Необходимость в различных наборах данных или проблемах, специфичных для предметной области.
- Предпочтение более структурированным программам обучения.
- Интерес к платформам с более высокими наградами или признанием в соревнованиях.
- Ищем возможности наставничества и налаживания связей в небольших сообществах.
- Изучение инструментов и платформ, которые напрямую интегрируются с вашей организацией.
Список 10 лучших альтернатив Kaggle
Управляемые данные
Запущен: 2014 г.
Фокус: Соревнования по науке о данных на благо общества.
Это бесплатно?: Да, участие в испытаниях бесплатное; призы для победителей.
DrivenData — это уникальная конкурентная платформа Kaggle, ориентированная на социальное воздействие.
Он предлагает задачи в области науки о данных, направленные на решение реальных проблем, таких как здравоохранение, изменение климата и образование.
Конкурсы призваны помочь организациям решать насущные проблемы и идеально подходят для профессионалов, которые хотят, чтобы их работа приносила пользу.
КраудАНАЛИТИКС
Запущен: 2012 г.
Фокус: Краудсорсинговые аналитические решения.
Это бесплатно?: Бесплатно для участников; денежные призы, вручаемые победителям.
CrowdANALYTIX связывает предприятия с учеными, работающими с данными, которые предоставляют решения для краудсорсинговой аналитики.
Этот сайт, как и Kaggle, фокусируется на решении реальных бизнес-задач посредством конкуренции и сотрудничества, предлагая денежные вознаграждения за лучшие решения.
Датакемп
Запущен: 2014 г.
Фокус: Образование в области науки о данных и аналитике.
Это бесплатно?: доступна бесплатная пробная версия; платная подписка на полный доступ.
DataCamp предлагает интерактивные курсы по науке о данных, включая Python, R и SQL. Хотя он не проводит соревнования, как Kaggle, он предоставляет всесторонний опыт обучения с проектами для применения навыков, что делает его отличной заменой Kaggle для пользователей, ориентированных на образование.
Другие
Запущен: 2018 г.
Фокус: Соревнования по науке о данных по проблемам, специфичным для Африки.
Это бесплатно?: Да, с денежными призами за выигрышные решения.
Zindi — это платформа для обработки данных, подобная Kaggle, предназначенная для решения уникальных проблем Африки. Благодаря наборам данных, ориентированным на потребности континента, Zindi предоставляет ученым, работающим с данными, возможности создания эффективных решений для правительств и бизнеса.
Топкодер
Запущен: 2001 г.
Фокус: Соревнования по программированию, дизайну и науке о данных.
Это бесплатно?: Участие бесплатное; победители получают призы.
TopCoder — известная платформа для проведения соревнований в различных областях, включая науку о данных. Этот сайт соревнований по науке о данных предоставляет возможности для решения задач в области машинного обучения и аналитики, предлагая при этом существенные вознаграждения.
ХакерЗемля
Запущен: 2012 г.
Фокус: Проблемы кодирования, хакатоны и обучение.
Это бесплатно?: Бесплатно для участников; Призы хакатона различаются.
HackerEarth проводит широкий спектр хакатонов и соревнований, включая соревнования по машинному обучению. Этот участник Kaggle идеально подходит как для учащихся, так и для профессионалов, которые хотят продемонстрировать свои навыки в соревновательном программировании и науке о данных.
Вы будете нумеровать
Запущен: 2015 г.
Фокус: Соревнования по финансовому машинному обучению.
Это бесплатно?: Да, с возможностью заработка криптовалюты.
Numerai — это уникальный заменитель Kaggle, ориентированный на финансовые прогнозы с использованием машинного обучения. Участники предоставляют модели для прогнозирования тенденций фондового рынка с возможностью заработать вознаграждение в криптовалюте.
ДатаКвест
Запущен: 2015 г.
Фокус: Интерактивное обучение науке о данных.
Это бесплатно?: доступна бесплатная пробная версия; платная подписка на расширенный контент.
DataQuest предоставляет интерактивную платформу обучения для начинающих специалистов по данным. Хотя он не проводит соревнований, он предлагает практические проекты, моделирующие реальные сценарии, что делает его отличным дополнением к Kaggle.
Аналитика Видья
Запущен: 2013 г.
Фокус: Образование, хакатоны и карьерный рост в аналитике.
Это бесплатно?: Да, для многих ресурсов и задач.
Analytics Vidhya — популярная альтернатива Kaggle для хакатонов. Он предлагает учебные пособия, доски объявлений и конкурсы для энтузиастов данных всех уровней, уделяя особое внимание развитию навыков и налаживанию связей.
ДФи
Запущен: 2019
Фокус: Проблемы науки о данных и образование.
Это бесплатно?: Да, с призами за отдельные испытания.
DPhi организует задачи по науке о данных для учащихся и специалистов, предлагая активное сообщество и открытые наборы данных. Эта альтернатива Kaggle делает упор на сотрудничество и обучение, что делает ее отличным выбором для новичков.
Заключение
Хотя Kaggle является лидером в мире науки о данных, изучение альтернатив Kaggle с открытым исходным кодом может открыть уникальные возможности. Такие платформы, как DrivenData, ориентированы на проекты социального воздействия, а Zindi предлагает решения, ориентированные на африканскую специфику. Независимо от того, заинтересованы ли вы в целевом обучении, конкурсах по финансовому моделированию или сотрудничестве, эти краудсорсинговые веб-сайты соревнований по искусственному интеллекту удовлетворяют различные потребности. Посетите бесплатные платформы для анализа данных, такие как Kaggle, чтобы улучшить свои навыки и оказать большее влияние в области науки о данных.
Часто задаваемые вопросы
1. Для чего в основном используется Kaggle?
Kaggle — это платформа для проведения соревнований по науке о данных, доступа к наборам данных, обучения на курсах и сотрудничества с глобальным сообществом профессионалов в области данных.
2. Можно ли использовать альтернативы Kaggle бесплатно?
К большинству альтернатив Kaggle можно присоединиться бесплатно, хотя некоторые предлагают премиум-функции или планы подписки на дополнительные ресурсы.
3. Какая альтернатива Kaggle лучше всего подходит новичкам?
Такие платформы, как DataCamp и DataQuest, предлагают структурированные пути обучения, идеально подходящие для новичков в области науки о данных.
4. Могу ли я зарабатывать деньги с помощью альтернатив Kaggle?
Да, такие платформы, как DrivenData, TopCoder и Numerai, предлагают соревнования с денежными призами или вознаграждениями в криптовалюте.
5. Подходят ли эти альтернативы для профессионального роста?
Абсолютно! Они предоставляют возможности для решения реальных проблем, создания сетей и создания профессионального портфолио в области науки о данных.
