Школа SenatorovAI запустила учебный Kaggle competition для новичков с нуля! SenatorovAI Boston Housing Regression — это лучшее начало для новичков, которые хотят впервые зайти в Kaggle competitions и не потеряться в интерфейсе, файлах, сабмитах и лидерборде. Почему это хороший старт: - задача понятная и классическая: регрессия по табличным данным; - можно спокойно разобраться, как устроены train.csv, test.csv, baseline notebook и submission.csv; - видно весь путь целиком: данные → модель → submit → leaderboard; - competition уже настроена так, чтобы можно было учиться на реальной механике Kaggle, а не на абстрактной теории. Что внутри соревнования: - табличный датасет Boston Housing; - baseline на линейной регрессии; - leaderboard с public/private score; - возможность сделать первый submit, сравнить результат и понять, как вообще живет competition изнутри. Для кого это особенно полезно: - для новичков в Kaggle; - для тех, кто только заходит в Data Science и хочет первый нормальный competition-опыт; - для студентов, которым важно не просто читать ноутбуки, а пройти полный цикл решения; - для тех, кто хочет понять, как competition связана с реальной инженерной дисциплиной в ML. Что смотреть по порядку: 1. РОАДМАП по созданию ноутбуков на Kaggle: https://senatorovai.com/kak-sozdavat-notebooks-i-podklyuchat-k-datasetu-na-kaggle/ 2. РОАДМАП по competitions: https://senatorovai.com/roadmap-po-kaggle-competitions-s-nulya-na-primere-boston-housing/ 3. Сам competition: https://www.kaggle.com/competitions/senatorov-ai-boston-housing-regression Если вы давно хотели начать Kaggle, но все время откладывали из-за непонятного интерфейса и ощущения, что “там уже слишком поздно для новичков”, то это как раз правильная точка входа. Ютуб | Школа Data Science | Live