这两年，市场对数据人才的需求日益激烈，数据科学逐渐进入各行各业中，不少大学开始专门开设数据科学类相关的专业。data相关项目异常火爆，很多同学开始把申研目光聚焦到这些方向上。
对于申请者来说，优秀的背景是至关重要的。通过多参与实践项目，不仅可以帮助自己选择合适的研究方向，还有利于积累宝贵的项目经验，让自己在申请中脱颖而出。
本期，我们打算来介绍Kaggle竞赛，一个对data感兴趣的同学BUFF自己技术绕不开的社区平台。
关于Kaggle
Kaggle创立于2010年，是全球顶级数据挖掘和预测竞赛的在线平台，也是现下最大的数据科学家、机器学习开发者社区。
2017年，kaggle被Google收购，不仅身价大涨，而且社区有了Google提供的云技术支持。
Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场，即不仅仅以学历和工作经验作为人才挑选的固有标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁，所以Kaggle能够吸引不少优秀的数据科学家、机器学习开发者参与其中。
从比赛目标出发，参赛者主要分为两种，一种是“瞄准”以奖金和排名，包括靠奖金为生的职业Kaggler；另一种是以提升相关技能和背景为目的业余爱好者及在校学生。
从背景分析，前者主要是拥有丰富data science、data mining、machine learning工作经验的业内人士，或者是实力强劲的民间“技术宅”；而后者则往往是一些具备良好技术能力，但经验不足、希望通过Kaggle锻炼自身技术的“后浪”。
Kaggle的竞赛模式
Kaggle的项目模式是通过出题方给予的训练集建立模型，再利用测试集算出结果用来评比。
同时，每个进行中的竞赛项目都会显示剩余时间、参与的队伍数量以及奖金金额，并且还会实时更新选手排位。在截止日期之前，所有队伍都可以自由加入竞赛，或者对已经提交的方案进行完善，因此排名会不断变动。
由于这类问题并没有标准答案，只有无限逼近最优解，所以这样的模式可以很好地激励参与者提出更好方案，甚至推动整个行业的发展。
有意思的是，每个人都会有自己的Profile，上面会显示所有自己参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等等，不仅看上去非常有成就感，更能在求职或申请时起到Certificate的作用。
参加Kaggle的意义
从提升resume来说，Kaggle在全球的认可度非常高，一个不错的比赛排名绝对是申请优势。如果能将项目成果整理成论文发到期刊上，更是极大的申请加分点。
即使成绩不够出色，能够通过比赛学习知识和技能，利用专业优势为竞赛的team作出贡献，也同样值得在文书中写出来。
对data感兴趣的同学，赶紧搞起来吧！
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