Lors de mon parcours d’apprentissage sur Coursera, j’ai découvert Kaggle et ses dizaines de milliers d’ensembles de données.
Kaggle, c’est « une plateforme web interactive qui propose des compétitions d’apprentissage automatique en science des données » (https://fr.wikipedia.org/wiki/Kaggle).
La promesse de Kaggle, c’est de transformer le parcours des analystes de données et de les faire passer de novice à expert : rendre la science des données accessible à tous, indépendamment du niveau de compétence, en fournissant des outils, des données et une communauté de soutien.
Kaggle appartient désormais à Google.
On y parle anglais bien entendu. Mais pour les francophones débutants en science des données, s’immerger dans Kaggle peut également être une bonne opportunité d’améliorer son anglais technique, en plus de développer ses compétences en analyse de données et en machine learning.
10 bonnes raisons d’utiliser Kaggle
- Apprentissage pratique : Kaggle offre une plateforme pour appliquer concrètement les connaissances théoriques. Les débutants peuvent s’exercer sur de vraies données pour mieux comprendre les concepts d’analyse de données.
- Accès à des ensembles de données variés : La plateforme contient une vaste bibliothèque d’ensembles de données couvrant de nombreux domaines. C’est idéal pour explorer différents secteurs et types de données.
- Communauté supportive : Kaggle possède une communauté active de data scientists et d’analystes de tous niveaux. Les forums sont une mine d’or pour obtenir des conseils, des feedbacks, et apprendre des autres.
- Développer un portfolio : En participant à des compétitions et en partageant des analyses, les débutants peuvent construire un portfolio de projets visibles par des employeurs potentiels.
- Compétitions amicales : Les compétitions Kaggle permettent de mettre en pratique ses compétences dans un environnement compétitif mais amical, offrant à la fois des défis motivants et des opportunités d’apprentissage.
- Tutoriels et ressources d’apprentissage : Kaggle propose des cours et des tutoriels qui aident les débutants à se familiariser avec les outils et techniques d’analyse de données.
- Exposition à l’IA et au machine learning : En plus de l’analyse de données, Kaggle est une excellente plateforme pour débuter et expérimenter avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
- Feedback instantané : Les compétitions offrent un feedback instantané sur la performance de vos modèles, ce qui est crucial pour l’apprentissage et l’amélioration.
- Collaboration et networking : Participer à des projets de groupe ou à des compétitions d’équipe sur Kaggle peut ouvrir des opportunités de collaboration et de réseautage professionnel.
- Gratuit et accessible : Kaggle est gratuit et accessible à quiconque possède une connexion internet, rendant l’apprentissage de l’analyse de données et du machine learning plus accessible que jamais.
Pour moi la meilleure raison d’utiliser Kaggle est que la plateforme offre la chance de travailler sur des problèmes de données réels et significatifs proposés par des entreprises et des organisations, offrant ainsi une expérience directement applicable dans le monde professionnel.
Le vocabulaire utilisé sur Kaggle : 5 mots clés à bien comprendre pour naviguer efficacement
- Dataset : ensemble de données. Il s’agit des collections d’informations structurées que les utilisateurs peuvent télécharger, analyser et utiliser pour construire des modèles de machine learning.
- Notebook (anciennement Kernel) : un environnement de codage interactif sur Kaggle où les utilisateurs peuvent écrire, exécuter du code (Python ou R), et partager leurs analyses et modèles.
- Competition : des défis sous la forme de compétitions proposés par des entreprises ou des organisations où les participants utilisent des techniques de science des données pour résoudre des problèmes réels et concourir pour des prix.
- Leaderboard : classement. Une liste classant les performances des participants dans une compétition, basée sur l’exactitude des prédictions de leur modèle.
- Cross-validation : une technique pour évaluer la performance des modèles de machine learning en les entraînant et en les testant sur différents sous-ensembles d’un dataset.
On retrouvera également tous les termes habituels utilisés en Machine Learning tels que Feature Engineering, Model, API, …
Y-a-t’il des inconvénients à utiliser Kaggle ?
– Pour les novices, la complexité des compétitions et la diversité des outils disponibles sur Kaggle peuvent être intimidantes, rendant la courbe d’apprentissage initiale assez raide.
– Les compétitions peuvent être très (trop) compétitives, avec des participants de tous les niveaux du monde entier.
– La qualité variable des ensembles de données : bien que de nombreux ensembles de données soient de haute qualité, certains peuvent être mal organisés ou contenir des erreurs, ce qui peut conduire à des analyses inexactes si les utilisateurs ne sont pas vigilants.
– Parfois aussi cela peut ne pas refléter des scénarios du monde réel. Les problèmes proposés dans les compétitions Kaggle sont souvent nettoyés et structurés, contrairement aux données désordonnées et complexes que l’on rencontre habituellement dans des situations professionnelles réelles.
Mais… les points positifs sont les plus forts ! Je vois les datasets sur Kaggle comme des ressources précieuses pour quiconque veut apprendre comment utiliser de grandes quantités de données.
Alors si comme moi vous êtes débutant.e dans le monde fascinant de la « Data Science », Kaggle est un terrain de jeu rêvé ! Des tonnes de données gratuites à notre disposition pour pouvoir mettre les mains dans le cambouis !