Kaggle是由联合创始人、首席执行官Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立，主要为开发商和数据科学家们提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。其最重要的价值体现在可以让竞赛者尽可能的去使用和设计建模方法去解决现实中的难题，促进社会的发展。持续到现在，Kaggle已经发展了7年了。近几年，Kaggle社区的活跃人数出现了非常可观的增长。尤其是2017年期间，从2016年的471K人迅速增长到了895K人，Kaggle的迅速壮大从一定程度上体现出了Data Science在世界的普及。

Kaggle身为全球最大机器学习竞赛社区，从初创到现在提供诸多数据竞赛和练习。上百个不同数据及要求的Kaggle竞赛难易差别极大，这往往就是数据小白们不知道如何去实践的关键障碍之一。当然，对于学习过python数据科学工具包或者R语言基础知识和机器学习的基础理论知识后，参与Kaggle实战是全方位的提高自己数据科学能力的最好方式。

针对这个高端大气上档次的社区，有的同学就要问了，Kaggle适合小白学习吗？适合小白用来提高数据科学能力吗？答：适合，非常必要！

那么，针对于小白，会不会太难了呢？ 答：不会难，选择合适简单的Kaggle竞赛案例就好，加以运用是全方位的提升，质的飞跃！

首先呢，Kaggle竞赛的数据方向非常全面，涉及到了实际工作中的很多行业数据。而且数据有大有小，对于刚入门的小白来说，利用小数据进行实践和练习是相当好的选择。其次，竞赛有多个分类，比如“Featured”、“Research”等，进而适合不同学历和不同技能的人去参加。总而言之呢，不同的数据需要不同的处理和建模方式：缺失值、异常值、降维、可视化、各种算法的尝试和模型融合等......从而从各个方面去让我们意识到自己的不足，去自主学习提升自己的数据科学能力。

提高数据科学能力是数据分析师，数据挖掘工程师的基本功，构成涨薪的重要支撑，提高数据科学能力大家都非常的关心期待。

Kaggle十大案例

天善智能社区推出了适合零基础小白的《Kaggle十大案例精讲课程》，目的是为了帮助零基础和有些基础的同学全方位的提高自己的数据科学能力。完成十个案例的学习，对于入门数据分析师和数据挖掘工程师的工作方面，可谓好处颇多！案例不仅仅帮助学习者巩固基础知识，更可以试图帮助初学者突破瓶颈。

我们从上百个Kaggle竞赛里面精选了10个最简单易懂、最深入浅出、最适合零基础的同学学习的十大经典好案例！！！有的同学又要问了，啥叫零基础啊，即使你是文科生小白，甚至都没有学过R或者python，这都没有关系！！！《kaggle十大案例精讲课程》就是为了帮你打开新世界的大门！！！

《Kaggle十大案例精讲课程》不仅仅提供高质量的案例讲解视频，分享从数据处理、数据可视化展示+机器学习建模+模型评估一整套数据科学技术，而且提供案例的数据和代码给学员反复练习！！！讲师的案例讲解PPT同样提供，讲知识讲重点敲黑板，住你破冰数据之门！！！全方位的提高数据能力！

这门精品案例课程，对于新手来说非常友好。在这里，不仅仅可以学习到在工作中会经常用到的数据处理、数据可视化的诸多方法，还可以学到了机器学习基础概念、很多经典算法：随机森林建模、支持向量机建模、knn建模、回归树建模、朴素贝叶斯建模、决策树、k均值聚类以及特征选择、交叉验证、简单调参、定制调参、模型融合、模型评估。全部学习完成课程以后，对于数据科学能力的综合提高是非常大的。

我们录制了两个免费的Kaggle上最适合入门提高的竞赛

·  员工离职预测（预测员工离职：二分类问题）: https://edu.hellobi.com/course/240

·  数据科学从业者调查报告（数据预处理，可视化）: https://edu.hellobi.com/course/240

最后呢，我强烈建议你把这十个案例的代码全部都敲十遍，但是需要注意的是代码并不是关键，最关键的是为什么需要这行代码，这行代码的作用是什么！！！案例的诸多代码不论是在你的实习、正式工作当中其都是非常非常通用的，所以你要细啃细嚼课程的十大案例！！学完本课程，突破数据科学能力吧！！！