В IT-среде название Kaggle часто ассоциируется только с соревнованиями. Но на самом деле это полноценная социальная сеть и база данных для специалистов в сфере Data Science и ML.

Подготовили обзор, чтобы помочь новичкам разобраться в Kaggle. Разбираем, что площадка предлагает джунам и опытным специалистам, как пользоваться ее функциями и с какими задачами она может помочь.

Как работать с Kaggle и что там есть

Kaggle.com — открытая площадка, на которой собрано огромное количество информации по Data Science и машинному обучению:

• датасетов — больших наборов данных на какую-то тему, которые нужны для обучения модели;

• «ноутбуков» — так называются записи с примерами кода или готовыми проектами, выложенными в открытый доступ;

• моделей — готовых моделей для машинного обучения, в том числе нейросетевых.

Одна из ключевых функций Kaggle — организация соревнований по машинному обучению. Организаторами чаще всего выступают компании: они регистрируют на площадке новое состязание, а пользователи могут в них поучаствовать. Победители получают «медали», внутренние достижения Kaggle, и призы от организатора.

Доступ к датасетам и образцам кода можно получить даже до регистрации. А вот писать комментарии и участвовать в соревнованиях могут только зарегистрированные пользователи.

Часть возможностей открывается только после достижения определенного рейтинга — например, доступ к закрытым соревнованиям. Рейтинг аккаунта можно повысить, если участвовать в жизни сообщества:

• показывать хорошие результаты;

• выкладывать датасеты, проекты или образцы кода;

• писать полезные комментарии в обсуждениях.

Чтобы пользоваться платформой было удобнее, можно скачать библиотеку kagglehub. Она предоставляет доступ к возможностям Kaggle из командной строки: например, можно парой команд подключить ML-модель, размещенную на площадке.

Теперь, когда мы разобрались, что такое Kaggle, можно перейти к более подробному обзору. Поговорим о том, что содержится в каждом разделе площадки, как пользоваться материалами или влиться в жизнь сообщества.

Раздел Competitions

В этом разделе собраны все соревнования, которые проводятся или когда-либо проводились на площадке. В активных конкурсах можно принять участие — нажать на кнопку Join Competition на странице проекта.

В прошедших конкурсах поучаствовать не получится — кнопка будет неактивной. Но все материалы по ним остаются в открытом доступе: пользователь может ознакомиться с решениями, моделями и комментариями участников. 

Кроме того, соревнования разделены по категориям:

• All Competitions — все состязания, активные или прошедшие;

• Featured — самые интересные, с внушительными призами, например солидными денежными вознаграждениями. К примеру, победитель состязания по улучшению алгоритма, предсказывающего колебания валют, получит приз в размере 100 тысяч долларов;

• Getting Started — соревнования для начинающих, чтобы потренироваться. Часто они бессрочные и не подразумевают вознаграждения;

• Research — соревнования в научной и образовательной сферах, например создание модели для предсказания землетрясений; 

• Community — состязания, созданные пользователями Kaggle. Как правило, в них нет денежных призов. Люди участвуют ради прокачки навыков и развлечения;

• Playground — интересные и относительно простые соревнования от Kaggle без призов. В них тоже участвуют ради азарта и тренировки навыков;

• Simulations — состязания по тренировке ботов с искусственным интеллектом. Нужно обучить ИИ решать какую-то нестандартную задачу: от игры в «камень-ножницы-бумага» до выживания на виртуальном Марсе;

• Analytics — аналитические соревнования. Участникам нужно написать алгоритм, который проанализирует данные и сделает из них выводы. Например, изучит информацию о хоккейных матчах и предложит методы защиты игроков от травм.

В карточке состязания содержится вся информация, которая нужна участникам. Там описывают суть задачи, прикрепляют данные, с которыми предстоит работать, указывают сроки и вознаграждение. 

Кроме того, участники соревнования могут прикрепить к карточке свои материалы по решению задачи: ноутбуки с кодом или модели, которые есть в библиотеке Kaggle. С ними тоже может ознакомиться любой желающий — это особенно полезно, если речь идет о задачах для тренировки навыков.

Многие задания — очень непростые и рассчитаны на профессионалов. Конечно, новичку будет сложно принять участие, например, в состязании от Google по доработке языковой модели Gemma 2. Но тем не менее раздел «Соревнования» может быть ему полезен. И вот для чего:

• Прокачка скилов. Кроме сложных задач от компаний, на Kaggle есть множество соревнований, созданных специально для тренировки. А лучший способ изучить Data Science — практиковаться и решать реальные задачи;

• Экономия времени. Если хочется создать какой-то проект, его не нужно придумывать с нуля. Можно выбрать задачу, для которой уже прописаны условия и подготовлен датасет — причем, очищенный и структурированный, что редкость в реальных задачах;

• Знакомство с решениями других. Если информация по соревнованию открыта, можно посмотреть, как с задачей справились другие пользователи, и вынести интересные инсайты.

С ростом опыта и уровня навыков можно пробовать свои силы в более сложных задачах. И, возможно, действительно выиграть 100 тысяч долларов. Но учиться для этого понадобится долго и упорно.

Раздел Datasets

Состязания — не единственная, хотя и самая известная функция Kaggle. Участники сообщества могут загружать на платформу собственные датасеты. Их могут скачивать и использовать другие пользователи, чтобы тренировать свои модели и делиться результатами. Сейчас в этом хранилище уже 380+ тысяч датасетов самых разных видов.

Датасеты в Kaggle группируются по категориям: игровые данные, новости, изображения и т.д. Кроме того, можно быстро перейти к наборам для какого-либо направления Data Science, например компьютерного зрения или обработки естественного языка.

Любой пользователь Kaggle может предложить свой собственный набор данных для машинного обучения. А те, что уже есть в базе, можно применять в своих проектах — ограничения зависят от лицензирования. 

Более того: можно вносить собственные предложения в уже имеющиеся наборы и прикреплять к карточке ноутбуки с кодом, где используется этот датасет. Скачать его или быстро просмотреть можно прямо на странице.

Начинающие дата-сайентисты могут пользоваться этим разделом, чтобы быстро найти наборы данных по интересующей тематике: от медицины до комментариев в социальных сетях. 

Раздел Models

Кроме датасетов, в Kaggle есть хранилище готовых моделей для машинного обучения. Часть из них предложена компаниями, которые посещают платформу, часть — обычными пользователями. Пользовательские модели обычно доступны всем, а вот компании нередко устанавливают ограничения: чтобы работать с алгоритмом, нужно запросить доступ у ее создателя.

Загрузить или скачать модель чуть сложнее, чем датасет. Для них доступно скачивание в виде архива .tar.gz, но сама площадка рекомендует использовать библиотеку kagglehub.

Так же как и датасеты, модели под свои потребности можно найти с помощью фильтров: решаемая задача, тип входных данных, размер, возможность гибкой настройки и т.д. У моделей также есть параметр usability: насколько удобно их использовать в проектах и насколько хорошо они задокументированы.

А в карточке модели можно просмотреть ее описание и документацию от автора. В соседних вкладках — пользовательские ноутбуки с кодом, где используется алгоритм, обсуждение и состязания, в которых он применялся.

Начинающие дата-сайентисты могут использовать доступные алгоритмы для собственных задач и пет-проектов. Кроме того, их можно применять при решении задач на соревнованиях, в том числе учебных. Некоторые модели можно донастраивать.

Раздел Code

Kaggle Notebooks, по определению самого сервиса, — это облачная вычислительная среда для задач Data Science и машинного обучения. То есть код внутри ноутбуков можно копировать, запускать и затем изменять по своему усмотрению. А также делиться своими наработками с сообществом.

Код в ноутбуках можно писать на одном из двух языков программирования: Python или R. 

Сами ноутбуки бывают двух типов:

• скрипты — внутри них все воспринимается как код и исполняется последовательно. Можно выполнить скрипт целиком или запустить конкретную строку. Также есть RMarkdown-скрипты: часть таких документов — код на языке R, а часть — разметка Markdown, с помощью которой форматируют текст;

• Jupyter Notebooks — наиболее известный формат ноутбуков. Это документы, которые могут состоять из блоков разных типов: блок с кодом, поле вывода, отформатированный текст. Такой документ одновременно содержит код и текстовый материал, который описывает его применение.

Основная вкладка карточки ноутбука — раздел Script или Notebook в зависимости от типа.Там приведены код и/или текст проекта. Кроме этого, есть разделы:

• Input — входные данные. Иногда они могут быть закрыты — например, если ноутбук содержит решение задачи с соревнования, а организатор отказался раскрывать данные для тех, кто в нем не участвовал;

• Output — выходные данные. Обычно их предлагают скачать с помощью Kaggle API, а в разделе содержится команда — ее можно скопировать в один клик;

• Logs — логи, записи, которые описывают запуск кода. Содержат информацию о времени и успешности выполнения, ошибках, среде исполнения и других деталях;

• Comments — обсуждение, комментарии пользователей к ноутбуку.

Чтобы пользоваться всеми возможностями среды, понадобится скопировать ноутбук к себе и начать редактировать. Для этого нужно нажать на кнопку Copy & Edit в карточке. 

Ноутбуки помогают, во-первых, посмотреть, как другие люди решают те или иные задачи — это можно сделать даже без регистрации, открывая код только на просмотр. Во-вторых, самостоятельно потренироваться в доработке существующих решений. То есть скопировать и попытаться улучшить: иначе настроить модель или поменять данные для обучения.

Кроме того, пользователь может добавлять и свои ноутбуки любого типа — делиться с сообществом собственными наработками и решениями.

Раздел Discussions

Фактически Discussions — своего рода форум для пользователей Kaggle. Тут есть несколько основных подразделов, посвященным разным темам:

• General — главная ветка, где собраны сообщения об обновлениях, мероприятиях, наградах. Здесь же дискутируют о различных задачах Data Science;

• Getting Started — ветка для новичков. Тут собраны темы с информацией о том, как пользоваться возможностями Kaggle, а также подборки полезных материалов;

• Product Feedback — обратная связь от пользователей. Участники сообщества могут дать отзыв о платформе, рассказать, что им нравится, или предложить улучшения;

• Questions and Answers — ответы на технические вопросы. Допустим, человек может спросить, как пользоваться алгоритмом, а другие ответят и предложат варианты;

• Competition Hosting — ветка для тех, кто создает собственные соревнования. Тут обсуждают, например, как лучше подготовить датасет для участников или что предложить в качестве приза;

• Accomplishments — здесь участники сообщества делятся своими достижениями, а другие поздравляют их.

Кроме отдельных форумов, в разделе Discussions собраны все обсуждения, которые пользователи ведут на страницах моделей, датасетов или ноутбуков. Список размещен под форумами и называется Discussion from across Kaggle.

Раздел Discussions в первую очередь полезен возможностью пообщаться с другими участниками сообщества. Более опытные коллеги могут дать совет или предложить решение. Кроме того, можно завести связи, найти полезную подборку материалов, узнать о новом интересном соревновании — влиться в жизнь платформы и при этом пассивно прокачивать навыки.

Раздел Learn

Раздел Kaggle Learn — это подборка курсов и гайдов для начинающих. Здесь есть как вводные курсы для тех, кто никогда не программировал, так и разборы конкретных инструментов, например игрового AI.

У каждого курса есть инструктор — обычно это опытный участник сообщества с высоким рейтингом. Кроме того, некоторые из них связаны друг с другом — в таком случае ссылки на последующие и предыдущие курсы будут располагаться в описании.

Все курсы бесплатные, а за их прохождение можно получить сертификат от Kaggle. Структура простая: внутри курса — несколько уроков, каждый из которых состоит из материалов и задания. 

Курсы довольно короткие и посвящены какому-то конкретному аспекту Data Science. На самой платформе говорится, что их цель — обзорно познакомить человека с важными темами. Кроме того, курсов относительно немного. На момент написания этой статьи их всего 17. Опытным дата-сайентистом курсы не сделают, но в отдельных темах разобраться помогут.

Кроме курсов, в разделе Learn содержатся гайды. Это подборки туториалов и полезных материалов по использованию конкретного инструмента или технологии. Например, популярной библиотеки или целого направления машинного обучения.

Внутри каждого гайда — ссылки на все, что может пригодиться при освоении той или иной технологии. Это могут быть ноутбуки внутри самого Kaggle, YouTube-туториалы, Kaggle-курсы и обучение на других платформах, а также обсуждения.

Новички смогут найти здесь множество обучающих материалов по интересующей теме. А если захотят что-то добавить или попросить доработать гайд — оставить фидбек с помощью специальной формы.

Wait, there’s more: что еще есть на Kaggle

Мы рассмотрели основные возможности Kaggle, но кроме них, у платформы есть несколько дополнительных. Они скрыты в главном меню под кнопкой More и в основном содержат информацию об использовании площадки. Вот что они содержат.

Рейтинги участников. В таблице рейтингов можно посмотреть, кто сейчас занимает первые места среди участников сообщества. Причем, по разным направлениям: соревнованиям, добавленным датасетам, ноутбукам или моделям. В первую очередь учитывается, насколько высоко другие участники оценили вклад пользователя.

Документация. Тут собраны гайды по работе с Kaggle: как искать соревнования и участвовать в них, как работать с ноутбуками или загружать модели, как эффективнее использовать мощности площадки и т.д. Для начинающего это отличный способ разобраться в использовании платформы, ее библиотек и API.

Программа менторства. Опытные участники сообщества могут предложить свою помощь начинающим — поделиться опытом, дать рекомендации по развитию. Для этого Kaggle развивает собственную программу KaggleX Mentorship. 

В программе можно зарегистрироваться как ментор или обучающийся. Каждый год наставники помогают новичкам создать и завершить проект. Например, в этом году стартует новая волна.

Гайдлайны. Чтобы сообщество оставалось сплоченным и дружелюбным, на Kaggle есть правила поведения. Этот раздел скорее информационный, но его лучше посмотреть, прежде чем начать общение. Например, участникам рекомендуют общаться терпеливо и не переходить на личности, а в ноутбуках и моделях строго запрещены плагиат и спам.

В гайдлайнах есть и примеры — как стоит и не стоит общаться с другими участниками

Краткие выводы

• Kaggle — полезная платформа как для опытных специалистов, так и для новичков. 

• Она предоставляет возможности для тренировки навыков через соревнования, доступ к множеству датасетов, моделей и кода. 

• Учебные соревнования позволяют постепенно улучшать навыки и пополнять портфолио, а обсуждения и ноутбуки дают возможность учиться на опыте других. 

• Kaggle помогает сэкономить время, предлагая готовые ресурсы для проектов, чтобы специалист мог сосредоточиться на обучении, а не на поиске данных.

Skillfactory и НИЯУ МИФИ создали магистерскую программу для тех, кто хочет освоить Data Science и ML до продвинутого уровня. Студенты научатся создавать интеллектуальные модели для разных сфер — от IT и финансов до науки и медицины, обучать их и внедрять в продакшн. Освоят базу по математике и программированию на Python, а еще смогут получить реальные кейсы по ML-обучению в IT-компаниях — партнерах программы.