Nikhil Mishra's Reise, um ein Kaggle -Großmeister zu werden

Kaggle Großmeister Nikhil Kumar Mishra teilt seine Gewinnstrategien

Nikhil Kumar Mishra, ein leitender Datenwissenschaftler bei H2O.ai, erzielte kürzlich den begehrten Kaggle -Großmeister -Titel, nachdem er seine fünfte Goldmedaille gesichert hatte. In diesem exklusiven Interview mit Analytics Vidhya enthüllt er seine siebenjährige Reise, die Herausforderungen, mit denen er konfrontiert war, und die Schlüsselstrategien, die zu seinem Erfolg geführt haben.

Schlüsselerkenntnisse:

• Kaggle bietet eine Plattform, um mit modernen Technologien und Techniken zu experimentieren.
• Wettbewerbe fördern die Zusammenarbeit, das Portfolioaufbau und die Networking -Möglichkeiten.
• Der beste Weg zum Lernen besteht darin, Lösungen aus früheren Wettbewerben zu analysieren und auf neue Datensätze anzuwenden.
• Drei entscheidende Erfolgsfähigkeiten: Frühe Beteiligung, effektives Ressourcenmanagement und Aufklärung über die Forschung.
• Empfohlene Kurse: CS231 von Andrej Karpathy, die linearen Algebra -Videos von Gilbert Strang von Andrew Ng.

Die Reise zum Großmeister:

Mishras Reise spiegelt die von vielen Datenwissenschaftlern wider, beginnend mit Andrew Ngs renommiertem maschinellem Lernen. Frühe Motivation ergab sich aus dem Potenzial, Geld zu verdienen, obwohl der finanzielle Erfolg nicht unmittelbar war. Er schreibt seine Beharrlichkeit der Inspiration zu, die von Top -Konkurrenten auf Plattformen wie Analytics Vidhya und Kaggle gezogen wurde, und beweist, dass einheitliche Anstrengungen und Lernen aus Rückschlägen der Schlüssel sind. Die Möglichkeit, die neuesten Technologien zu nutzen und seine Erkenntnisse auf reale Szenarien anzuwenden, förderten sein Engagement weiter.

Unvergessliche Meilensteine:

Mishra erinnert sich lebhaft an seinen ersten bedeutenden Kaggle -Wettbewerb - die Microsoft Malware Prediction Challenge. Diese Erfahrung zeigte die kollaborative Natur von Kaggle, die Teamarbeit mit erfahrenen Teilnehmern aus der ganzen Welt betrifft. Sein erster Sieg zwar finanziell bescheiden, lieferte ein unschätzbares Erfolgsgefühl und bestätigte seine Fähigkeiten.

Drei wichtige Erkenntnisse von Kaggle:

1. Zusammenarbeit: Die Arbeit mit verschiedenen Personen erweitert Perspektiven und Problemlösungsansätze.
2. Schnelle Iteration: Die zeitbeschränkte Umgebung fördert schnelles Lernen und Experimentieren.
3. Karriereaufstieg: Kaggle -Erfolg steigert die Networking- und Karriereaussichten erheblich.

Kaggle vs. reale Projekte:

Während Kaggle rasche Innovationen und Grenzen betont, priorisieren reale Projekte häufig die Erzielung einer ausreichenden Genauigkeit innerhalb der verfügbaren Ressourcen. Das intensive Lernen, das aus Kaggle-Wettbewerben gewonnen wurde, vermittelt Datenwissenschaftler so effizienter mit realen Herausforderungen. Kaggle bietet auch Zugang zu hochmodernen Lösungen und Technologien, die an anderer Stelle nicht ohne weiteres verfügbar sind.

Entwicklung von Kaggle -Wettbewerben:

Mishra stellt einen signifikanten Anstieg der Wettbewerbsintensität und der Teilnehmerzahlen im Laufe der Jahre sowie eine Verschiebung zu komplexeren, unstrukturierten Datenherausforderungen fest.

Solo vs. Teamwettbewerbe:

Solo -Wettbewerbe erfordern eine unabhängige Planung und Ausführung, während Teambemühungen kollaboratives Lernen und Arbeitsbelastungsverteilung bieten. Beide Ansätze leisten wertvolle Fähigkeiten.

Bevorzugte Datentypen und Ressourcen:

Während Mishra sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten kompetentiert, erkennt Mishra eine stärkere Eignung für strukturierte Datenprobleme an. Er hebt die zunehmende Abhängigkeit von Cloud Computing für ressourcenintensive Wettbewerbe hervor.

Zeitmanagement in Wettbewerben:

Mishra betont die überproportionalen Anstrengungen, die gegen Ende eines Wettbewerbs erforderlich sind, und forderte längere Arbeitszeiten und einen intensiven Fokus.

Die Kaggle -Community:

Mishra lobt den kollaborativen und unterstützenden Charakter der Kaggle-Community und bietet Zugang zu unschätzbarem Wissen, modernsten Techniken und Networking-Möglichkeiten.

Ratschläge für Anfänger:

Sein primärer Rat für angehende Kaggler ist, einfach zu beginnen . Die konsequente Beteiligung in Verbindung mit dem Studium vergangener Wettbewerbslösungen und der Anwendung dieser Erkenntnisse ist entscheidend für die Verbesserung.

Drei wesentliche Erfolgsfähigkeiten:

1. Früher Start: Maximieren Sie die Zeit für das Experimentieren.
2. Ressourcenplanung: Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung für eine effiziente Iteration.
3. Kontinuierliches Lernen: Bleiben Sie über Forschung und neue Techniken auf dem Laufenden.

Arbeit und Wettbewerbe ausbalancieren:

Der Arbeitgeber von Mishra, H2O.ai, fördert ein unterstützendes Umfeld, das die Wettbewerbsbeteiligung fördert. Er verwaltet seine Zeit, indem er mit seinem Vollzeitjob gleichzeitig an Wettbewerben arbeitet und in den letzten Phasen von Wettbewerben einen intensiven Fokus vorrangt.

Zukünftige Ziele:

Mishra möchte weiterhin an Wettbewerben teilnehmen, seine Rangliste verbessern, zu Open-Source-Projekten beitragen und wirksame KI-Produkte entwickeln.

Abschluss:

Nikhil Kumar Mishras Kaggle Großmeister Journey dient als Beweis für Engagement, Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen. Seine Erkenntnisse bieten wertvolle Anleitungen für angehende Datenwissenschaftler, die sich in Kaggle -Wettbewerben und darüber hinaus auszeichnen möchten. Der Artikel fördert auch den Datahack Summit 2024.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNikhil Mishra's Reise, um ein Kaggle -Großmeister zu werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!