國(guó)際競(jìng)賽 | Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽

Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)?谷歌旗下的 Kaggle 是一個(gè)數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析學(xué)術(shù)活動(dòng)平臺(tái)。該平臺(tái)是當(dāng)下最流行的數(shù)據(jù)科研賽事平臺(tái)，其組織的賽事受到全球數(shù)據(jù)科學(xué)愛(ài)好者追捧。 如果學(xué)生能夠在該平臺(tái)的一些比賽中獲得較好的名次，不僅可以贏得大量的獎(jiǎng)金，還可以收獲Google、Amazon等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的面試邀請(qǐng)。

同時(shí)，學(xué)生在kaggle上的排名也能體現(xiàn)學(xué)生在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能學(xué)科方向上強(qiáng)烈的興趣，進(jìn)而在學(xué)生申請(qǐng)和未來(lái)就業(yè)的過(guò)程中，幫助學(xué)生展現(xiàn)自己在編程和算法上的競(jìng)爭(zhēng)力。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)是深入了解人工智能?(AI) 的必經(jīng)之路。數(shù)據(jù)科學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能最核心的算法實(shí)現(xiàn)方式。

為什么要參加Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)?Kaggle 是展現(xiàn)學(xué)生數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)能力的極佳渠道。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能算法領(lǐng)域的學(xué)者以及從事數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)人士都會(huì)在學(xué)習(xí)工作之余在 Kaggle 上參加自己感興趣的比賽，同業(yè)內(nèi)人士進(jìn)行交流學(xué)習(xí)，提高自己的專(zhuān)業(yè)水平。

除了算法專(zhuān)家之外，有越來(lái)越多其他學(xué)科方向的學(xué)生和從業(yè)人員想要通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)的方式提高自己使用算法解決問(wèn)題的能力。這些學(xué)科既包括理工科（物理、化學(xué)、工程、環(huán)境、能源等）和社會(huì)科學(xué)（經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)）也包括文學(xué)、歷史學(xué)和人文學(xué)科。

科研方法?AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研 是指使用人工智能 (AI) 算法，收集、處理、分析具體學(xué)科 (X) 的數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如物理、化學(xué)、生物、工程、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)甚至文學(xué)。

與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。

以AI算法預(yù)測(cè)染色體中的癌癥基因?yàn)槔菏褂脗鹘y(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析，工程量大、過(guò)程繁瑣，在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，與過(guò)往的研究成果進(jìn)行對(duì)照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。

Kaggle學(xué)術(shù)活動(dòng)舉例??舊金山犯罪分類(lèi)問(wèn)題研究

該比賽由Kaggle平臺(tái)主辦。比賽通過(guò)研究在舊金山發(fā)生的犯罪事件、犯罪地點(diǎn)和犯罪時(shí)間來(lái)對(duì)舊金山的犯罪情況進(jìn)行分類(lèi)。在有方的配套課程中，學(xué)生將會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法入門(mén)和進(jìn)階等課程實(shí)現(xiàn)犯罪分類(lèi)預(yù)測(cè)。

該比賽涉及的相關(guān)學(xué)科有：數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、城市研究、犯罪學(xué)。犯罪是社會(huì)的現(xiàn)象之一，研究犯罪將能為有效地減少、預(yù)防和預(yù)測(cè)犯罪做貢獻(xiàn)。

通過(guò)參與該比賽，學(xué)生將展現(xiàn)出對(duì)犯罪問(wèn)題的研究和關(guān)注，并且展現(xiàn)出使用計(jì)算機(jī)方法對(duì)犯罪問(wèn)題的分類(lèi)預(yù)測(cè)能力。

共享單車(chē)分布研究

該比賽由Kaggle平臺(tái)主辦。通過(guò)收集分析共享單車(chē)騎行時(shí)長(zhǎng)、出發(fā)地點(diǎn)、到達(dá)地點(diǎn)等騎車(chē)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)共享單車(chē)在華盛頓特區(qū)的運(yùn)行情況和市場(chǎng)需求。在課程中，學(xué)生將通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法入門(mén)和進(jìn)階等課程預(yù)測(cè)共享單車(chē)市場(chǎng)需求。

該比賽涉及的相關(guān)學(xué)科有：數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、城市研究、共享經(jīng)濟(jì)。共享單車(chē)在各個(gè)城市大力發(fā)展的同時(shí)，也帶來(lái)了停車(chē)難，停車(chē)亂等社會(huì)管理問(wèn)題。

參與該比賽的學(xué)生展現(xiàn)出對(duì)社會(huì)熱點(diǎn)和新生公共事物的關(guān)注，并且展現(xiàn)出用前沿的計(jì)算機(jī)方法解決社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題的能力。

奔馳環(huán)保測(cè)試優(yōu)化大賽

本次比賽由梅賽德斯-奔馳贊助，在 Kaggle 平臺(tái)上進(jìn)行，旨在開(kāi)發(fā)一套算法以 縮短奔馳汽車(chē)在工廠中進(jìn)行測(cè)試的時(shí)間。該比賽吸引了來(lái)自全球的近四千支參 賽隊(duì)伍競(jìng)爭(zhēng)總計(jì) 25,000 美元的獎(jiǎng)金。課程中，學(xué)生將通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法入門(mén)和進(jìn)階等課程完成優(yōu)化測(cè)試。

該比賽涉及的相關(guān)學(xué)科有：數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、環(huán)境科學(xué)。

參與該比賽的學(xué)生不僅展現(xiàn)出自己關(guān)注時(shí)事的態(tài)度——在中學(xué)階段就已經(jīng)具有極強(qiáng)的社會(huì)責(zé)任感和人文情懷，而且彰顯了自己不只滿足于書(shū)本知識(shí)的學(xué)術(shù)好奇心，用前沿的科研思維設(shè)計(jì)精巧的算法，來(lái)解決自己在現(xiàn)實(shí)中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。

學(xué)術(shù)活動(dòng)指導(dǎo)成果?成果1學(xué)術(shù)活動(dòng)指導(dǎo)排名

參加有方Kaggle數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)活動(dòng)指導(dǎo)的學(xué)生將在有方的幫助下將課程成果上傳至Kaggle參與全球排名。順利完成課程所有學(xué)習(xí)內(nèi)容的學(xué)生將可以在Kaggle的學(xué)術(shù)活動(dòng)排名中達(dá)到至少前50%及以上的名次，超過(guò)大部分行業(yè)內(nèi)和學(xué)界的數(shù)據(jù)科學(xué)家。如果學(xué)生在課程中和課后愿意投入更多時(shí)間，那么排名結(jié)果將會(huì)更優(yōu)秀。以有方指導(dǎo)成果為例，在數(shù)十位完成比賽的學(xué)生中，有多位學(xué)生達(dá)到前30%的學(xué)術(shù)活動(dòng)排名，表現(xiàn)出色的學(xué)生甚至達(dá)到比賽前15%和5%。

成果2學(xué)術(shù)能力提升

參加Kaggle學(xué)術(shù)活動(dòng)指導(dǎo)的學(xué)生將接觸到計(jì)算機(jī)人工智能方向最前沿的研究方法和算法知識(shí)。在課程中，學(xué)生將在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，通過(guò)項(xiàng)目制的學(xué)習(xí)方法親自動(dòng)手編寫(xiě)代碼。除了完成課程學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)活動(dòng)輔導(dǎo)之外，本次輔導(dǎo)還能幫助學(xué)生更好地掌握AP、IB、A-Level等計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的課程內(nèi)容。

成果3證明自我驅(qū)動(dòng)力，為申請(qǐng)助力

Kaggle作為世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)交流學(xué)術(shù)活動(dòng)平臺(tái)吸引了眾多數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員甚至業(yè)內(nèi)知名人士參加。如果學(xué)生作為高中生就能和這些參賽者同臺(tái)競(jìng)技，這一定會(huì)成為申請(qǐng)材料中亮眼的一筆。

錄取流程

Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)項(xiàng)目采取審核制招生制度，每個(gè)課題每期至多錄取兩組學(xué)生，我們將通過(guò)兩輪面試評(píng)估課程匹配度，以確定最終入選的學(xué)生名單。

適合學(xué)生

有志于申請(qǐng)美國(guó)前50名大學(xué)的9-12年級(jí)學(xué)生；

對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法感興趣；

有志于就讀計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)，從事相關(guān)領(lǐng)域工作；

對(duì)于學(xué)生在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)沒(méi)有要求，我們會(huì)提供學(xué)術(shù)知識(shí)培訓(xùn)幫助學(xué)生入門(mén)相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

人數(shù)費(fèi)用一人參賽22,500 元；二人參賽21,000 元（每人），需由學(xué)生自行組隊(duì)并同時(shí)進(jìn)行課程；三人參賽19,500 元（每人），需由學(xué)生自行組隊(duì)并同時(shí)進(jìn)行課程；

以上就是關(guān)于【國(guó)際競(jìng)賽 | Kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽】的解答，如需了解學(xué)校/賽事/課程動(dòng)態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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