Kaggle 的比赛在 Machine Learning 领域中属于什么地位？
2018-07-09更新：一年又过去了，标准也水涨船高的厉害，针对去年标准再请再浮动两级。简单来说，得过一次前10是看简历的入门标准。各位加油。 2017-8-22更新：两年过去了大家参加Kaggle热情高涨标准也水涨船高，以下标准请浮动一级。 原答案： 获奖的都是有真本事的人，在上面练几个题目得个好名次，十分能证明你对数据科学这个领域的实践和理解。我现在招人的时候几乎是这个标准： 楼主加油。
从Netflix Prize之后的一两年，这种类型的比赛开始盛行。最开始参与的能取得好成绩的都是一些大牛，比如大家都熟知的项亮当时是Netflix Prize第二名的成员。 这几年随着比赛越来越多，winner solution也到处都是，套路大家也越来越熟。不管什么比赛， LR+GDBT+FM+NN上去一搞，再ensemble一下，总能得到一个不错的结果。 在kaggle上获得什么名次不能说明什么。如果能在比赛过程中体现出分析问题解决问题的能力，特别是能针对性的提出结果方案，才能体现真实水平。举一个例子，上海交大APEX实验室的团队参加KDD Cup 11之后开发了SVD Feature；参加KDD Cup 12获得第一名中的一些tree相关的技术是Tianqi的ICML 13 paper以及XGBoost的基础。相反，如果你翻开最近参加kaggle比赛的一些solution分享，大多都是follow一些特定的流程走了一遍，并没有什么新东西。 另外，现在大家都是组队参加，真正能起决定作用的是其中少数几个人，另外还有几个打酱油的喜欢拿着成绩自己出去吹，对这些人大家还是多加小心。 参加比赛和做research是不一样的。很多人可以不必了解model和algorithm的细节，拿几个开源的包跑跑就可以得到不错的成绩。而做*好的*research需要对模型和应用较深的理解。所以，对求职来说是一个亮点，但是对申请研究生来说，不一定。