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लोकप्रियता में हालिया लाभ के बावजूद, अन्य स्थापित तकनीकी क्षेत्रों की तुलना में बड़ा डेटा अभी भी अपेक्षाकृत अनिश्चित है। परिणामस्वरूप, अधिकांश शुरुआती लोगों को डेटा और संसाधनों की कमी के कारण सिद्धांतों और अवधारणाओं का अभ्यास और अध्ययन करना कठिन लगता है। हालाँकि, डेटा साइंस के लिए कागल का उपयोग करके, आप इस समस्या को बिना किसी तनाव के दूर कर सकते हैं।
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तो, कागल क्या है, और आप इस प्लेटफॉर्म पर एक पेशेवर डेवलपर कैसे बन सकते हैं? यहां, आप इस उत्कृष्ट डेटा विज्ञान उपकरण का एक अवलोकन प्राप्त करेंगे और समझेंगे कि क्यों कई पेशेवर इस पर घंटों खर्च करते हैं। अधिक जानने के लिए पढ़ते रहें।
कागल क्या है?
कागल डेटा साइंस और मशीन लर्निंग (एमएल) के प्रति उत्साही लोगों के लिए एक ऑनलाइन समुदाय है। यह आपके डेटा विज्ञान कौशल को तेज करने के लिए यथार्थवादी अभ्यास समस्याओं के साथ नौसिखियों और पेशेवरों के लिए एक शीर्ष शिक्षण उपकरण है।
Google के स्वामित्व में, यह वर्तमान में दुनिया का सबसे बड़ा है भीड़ से एकत्रित डेटा वैज्ञानिकों और एमएल चिकित्सकों के लिए वेब प्लेटफॉर्म। इस प्रकार, कागल आपको अपने क्षेत्र के कई पेशेवरों तक पहुंच प्रदान करता है, जिनके साथ आप विचार-मंथन कर सकते हैं, प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं और वास्तविक जीवन की समस्याओं को हल कर सकते हैं।
डेटा साइंस के लिए कागल का उपयोग क्यों करें?
बड़े डेटा के उदय के साथ, हैं स्रोत डेटा के अनूठे तरीके कागले के अलावा, और ये तरीके प्रतिदिन छलांग और सीमा में बढ़ते हैं। कोड सीखने और अध्ययन करने के लिए विभिन्न मंच भी हैं। तो, आपको कागल को अपना पसंदीदा सीखने का मंच क्यों बनाना चाहिए?
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इस खंड में, हम कागल के गहन लाभों को देखेंगे और यह देखेंगे कि यह दुनिया भर के डेटा वैज्ञानिकों के बीच बेहद लोकप्रिय क्यों है।
1. डेटासेट की उपलब्धता
कागल के डेटासेट इसकी सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली विशेषता है, क्योंकि अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के लिए रीयल-टाइम डेटा सोर्स करना एक महत्वपूर्ण समस्या है। सीखने के सिद्धांतों पर अपना समय और पैसा खर्च करने की कल्पना करें और सीखते समय अभ्यास करने में सक्षम न हों।
कागल 50,000 से अधिक डेटासेट प्रदान करके इस निराशाजनक समस्या को हल करता है जिसका उपयोग आप प्रशिक्षण मॉडल के दौरान कर सकते हैं। आप जिस क्षेत्र में काम करना चाहते हैं या जिस समस्या को आप हल करना चाहते हैं, उसके बावजूद कागले पर आपके लिए एक डेटासेट है।
बेशक, 'गर्म' डेटासेट पर काम करना नौसिखियों के लिए अधिक फायदेमंद हो सकता है। यद्यपि आप अपने ज्ञान को किसी भी समस्या पर लागू कर सकते हैं, लेकिन अधिक सामान्य डेटासेट के साथ सहायता प्राप्त करना आसान है। इसके अलावा, ध्यान दें कि ये डेटासेट विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों में आते हैं, जिनमें CSV, JSON, SQLite और कई अन्य शामिल हैं।
2. अनगिनत कोड उदाहरण
अन्य डेवलपर प्लेटफार्मों के समान, कागल सीखने के उद्देश्यों के लिए बड़ी संख्या में कोड स्निपेट और उदाहरण प्रदान करता है। एक डेवलपर के रूप में विकसित होने के लिए विशेषज्ञों से कोड का अध्ययन करना एक अद्भुत तरीका है, और हां, डेटा वैज्ञानिकों को कभी-कभी कोड लिखने की आवश्यकता होती है।
डेटासेट की तरह, कोड उदाहरणों की पर्याप्त उपलब्धता के लिए शुरुआती लोगों के लिए पायथन के साथ काम करना बेहतर है, जैसा कि यह है डेटा विज्ञान के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा . फिर भी, अधिक उन्नत शिक्षार्थियों के लिए, कागल के पास R, जूलिया और SQLite में कोड स्निपेट हैं।
इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि कागल इन कोड स्निपेट्स को एक अनुकूलन योग्य ज्यूपिटर नोटबुक प्रारूप में प्रस्तुत करता है, जिससे आप फ़ाइलों को संपादित कर सकते हैं और अपनी नोटबुक में वांछित परिवर्तन कर सकते हैं।
3. लक्षित डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम
हालांकि अधिकांश लोगों की समझ से डेटा विज्ञान सरल है, इस क्षेत्र में निस्संदेह कुछ जटिल सिद्धांत हैं। लेकिन, बेहतर समझ के लिए, बहुत सारे हैं डेटा विज्ञान अवधारणाओं पर कागल पाठ्यक्रम , उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर जोर देने के साथ।
शुक्र है, ये पाठ्यक्रम निःशुल्क हैं और मान्यता प्राप्त प्रमाणपत्रों के साथ आते हैं। इसके अलावा, यदि आप ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध पैक्ड महीने भर के पाठ्यक्रमों से बचना चाहते हैं, तो इन छोटे, अधिक प्रत्यक्ष विकल्पों का पता लगाएं।
4. समुदाय
तकनीकी क्षेत्र में, विकास और दृश्यता के लिए समुदाय आवश्यक हैं। डेटा वैज्ञानिक के रूप में कागल आपका वन-स्टॉप ऑनलाइन समुदाय है, क्योंकि यह आपको दूसरों से सीखने, नेटवर्क बनाने और अपना काम प्रदर्शित करने का अवसर देता है। आप प्रश्न पूछ सकते हैं, साथियों से जुड़ सकते हैं, और अपने समुदाय के माध्यम से अपने मौजूदा ज्ञान का निर्माण कर सकते हैं।
अपने काम को प्रदर्शित करने से आपको अपने क्षेत्र में एक विशेषज्ञ के रूप में उल्लेखनीय उपस्थिति बनाने में भी मदद मिलती है, जो नौकरी खोजने के लिए महत्वपूर्ण है।
5. प्रतियोगिता और प्रेरणा
प्रतियोगिताएं आपको प्रत्यक्ष रूप से यह देखने में सक्षम बनाती हैं कि आप दूसरों के विरुद्ध कैसा प्रदर्शन करते हैं और आपने कितना अनुभव संचित किया है। साथ ही, आप जितने अधिक परीक्षण सफलतापूर्वक पास करते हैं, आप अपनी डेटा विज्ञान यात्रा में उतने ही अधिक आश्वस्त हो जाते हैं।
कागले पर, साथियों के खिलाफ आपके ज्ञान का परीक्षण करने और अपने रिज्यूमे को बढ़ावा देने के लिए कई डेटा साइंस प्रतियोगिताएं हैं। इससे भी बेहतर, इनमें से कई परीक्षणों में नकद पुरस्कार हैं, जो उन्हें और अधिक आकर्षक बनाते हैं।
कागल मूल्य निर्धारण
अब, सबसे अधिक दबाव वाले प्रश्न पर, 'कागल की लागत कितनी है?' हैरानी की बात है, यह डेटा साइंस जेम बिल्कुल मुफ्त है! आप कई प्रकार के डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं, प्रतियोगिताओं में शामिल हो सकते हैं, कोड के नमूनों का अध्ययन कर सकते हैं और शून्य लागत पर अपना काम प्रदर्शित कर सकते हैं। आप पर साइन अप कर सकते हैं kaggle.com और आरंभ करने के लिए एक खाता बनाएँ।
डेटा साइंटिस्ट के रूप में आप कागल के साथ क्या कर सकते हैं?
एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आपके काम में डेटा की सोर्सिंग और विश्लेषण करना शामिल है। कागल आपको एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए गुणवत्तापूर्ण डेटा प्रस्तुत करता है और आपको सार्वजनिक उपयोग के लिए अपने डेटा निष्कर्षों को प्रकाशित करने की अनुमति देता है।
इसके अतिरिक्त, आप दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए साथी डेटा इंजीनियरों के साथ काम कर सकते हैं, अपना बायोडाटा बना सकते हैं, और निरंतर सामुदायिक निर्माण के माध्यम से उच्च-वेतन वाली नौकरियां प्राप्त कर सकते हैं।
डेटा साइंस के लिए कागल का उपयोग कैसे करें
साइन अप करने के बाद, आगे क्या? कागले का अधिकतम लाभ उठाने और सीखने के दौरान अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए आपको कुछ कदम उठाने चाहिए।
किसी भी अन्य सीखने और सामुदायिक मंच की तरह, कागल आपको अपने खेल के शीर्ष पर पहुंचने में मदद कर सकता है, लेकिन केवल तभी जब आप इसके लाभों को अधिकतम करना जानते हों। यहां आपके लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका दी गई है।
1. मौलिक ज्ञान प्राप्त करें
बुनियादी डेटा विज्ञान ज्ञान के बिना काग्ले का उपयोग करना आपकी मौलिक कक्षाओं से गुजरे बिना उन्नत परीक्षा देने के बराबर है। हां, कोई भी कागल का उपयोग कर सकता है, शुरुआती या नहीं, लेकिन भ्रम से बचने के लिए आपको आवश्यक डेटा विज्ञान अवधारणाओं पर आधारित होना चाहिए।
आपको जानने की जरूरत है अपना डेटा साइंस करियर कैसे शुरू करें और कागल पर जाने से पहले कुछ गहन पाठ्यक्रम लें। इसके अलावा, सुनिश्चित करें कि आप बुनियादी पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और पुस्तकालयों का उपयोग करने के तरीके को समझते हैं।
2. डेटासेट से गुजरें
जब आपने शुरुआती ज्ञान सफलतापूर्वक हासिल कर लिया है, तो अब आप अभ्यास करने में मदद के लिए डेटा की खोज शुरू कर सकते हैं। यहीं पर कागल के डेटासेट आपके लिए मददगार बन जाते हैं।
उपलब्ध डेटासेट का अन्वेषण करें, सीधे संग्रह से शुरू करके अधिक जटिल संग्रह पर जाएँ। हालांकि कागल के डेटासेट मानक हैं, फिर भी आप यह सुनिश्चित करने के लिए जांच कर सकते हैं कि डेटा आपके विनिर्देशों को पूरा करता है।
3. EDA कोड स्निपेट की अपने काम से तुलना करें
जैसा कि पहले जोर दिया गया है, नमूना कोड का अध्ययन करना आपकी क्षमताओं में सुधार करने का एक आसान तरीका है। अपने मूल कार्य का अध्ययन करने और तुलना करने के लिए कोड स्निपेट के लिए अपने चयनित डेटासेट के नोटबुक टैब पर क्लिक करें।
इसके अलावा, अपने खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए सबसे अधिक गतिविधि वाले या मान्यता प्राप्त योगदानकर्ताओं से कोड नमूने पर ध्यान केंद्रित करें। इसका मतलब यह नहीं है कि अन्य कोड नमूने स्वचालित रूप से खराब हैं, लेकिन संभावना है कि गतिविधि जितनी अधिक होगी, उतनी ही सटीक होगी।
4. डेटा साइंस नोटबुक की जांच करें
कोड स्निपेट्स के साथ अपने काम को ठीक करने से निस्संदेह समय के साथ आपकी क्षमताओं में सुधार होगा, जिसका अर्थ है कि अब आप अधिक परिष्कृत चुनौतियों के लिए आगे बढ़ सकते हैं। विशिष्ट समस्याओं को हल करने वाली नोटबुक का सावधानीपूर्वक अध्ययन करें और उन्हें दोहराने का प्रयास करें।
ध्यान दें कि केवल कोड कॉपी करने की तुलना में कार्यप्रणाली और अवधारणा को समझना आपके लिए अधिक फायदेमंद होगा। हालांकि यह आपकी दृश्यता को बढ़ा सकता है, यह अंततः आपको एक बेहतर डेटा वैज्ञानिक नहीं बनाएगा।
5. अपने कौशल को तेज करने के लिए प्रतियोगिताओं में भाग लें
ऊपर दिए गए सभी चरणों को पूरा करने के बाद, आपको मेजर में शामिल होने के लिए तैयार रहना चाहिए कागल प्रतियोगिताएं . प्रतिस्पर्धा शुरू में भयानक लग सकती है, खासकर जब आप पहली बार प्रवेश कर रहे हों, लेकिन जितना अधिक आप भाग लेंगे, उतना ही अधिक आप आश्वस्त होंगे।
अध्ययन आपको केवल इतनी दूर तक ले जा सकता है; ऐसी कुछ अवधारणाएँ और विधियाँ हैं जिनसे केवल प्रतिस्पर्धाएँ ही आपको अवगत करा सकती हैं। इसके अलावा, संलग्न नकद पुरस्कार चोट नहीं पहुंचाता है।
कागल के साथ एक बेहतर डेटा वैज्ञानिक बनें
आपके कौशल को बेहतर बनाने में आपकी मदद करने के लिए सामुदायिक मंच जैसा कुछ नहीं है, विशेष रूप से डेटा विज्ञान जैसे विशाल क्षेत्र में। कागल जैसे समुदायों में सक्रिय भागीदारी न केवल आपके ज्ञान और विशेषज्ञता में सुधार करती है, बल्कि आपको नौकरी और इंटर्नशिप सहित कई अवसरों के बारे में भी बता सकती है।