参加 Kaggle 竞赛对找机器学习和数据挖掘方面的工作有什么帮助？
身边一堆大厂的数据挖掘工程师在学生时代几乎都参加Kaggle 比赛。 你要说对于找数据挖掘的工作方面有什么帮助？ 那简直帮助太大了，赶紧点个赞，然后收藏起来把！ 首先, 参加这些比赛可以快速的练习之前学过的相关数据挖掘的算法，清楚的了解每一个不同的比赛的场景应该采取对应的最高效的算法，可以让自己的技术得到迅速的提高，对于找工作的帮助简直是巨大的。 其次，参加这些比赛是简历的巨大加分项。学生时代很多同学都还没有系统的工作经验，这些比赛的项目经验在面试官的眼里有很大的加分。因为这些项目代表是拥有一个从业务问题转化为实际算法可以解决的过程。 最后，这些比赛可以让你快速积累同行人脉。打这些比赛通常都需要组队。可以认识和你一样都是从事这个数据挖掘行业的各个学校的同行。无论是以后的经验交流还是以后的人脉发展都是有大的帮助 那么这么牛逼的Kaggle 比赛我也帮你们整理好了 如果想要快速找到数据挖掘的工作，可以看我耗时2年打造的数据分析书籍 具体的内容可以直接去京东 一个Kaggle竞赛的案例，演示基本的数据转换、分析和可视化技术 https://github.com/agconti/kaggle-titanic  鲸鱼的识别预测 https://github.com/earhian/Humpback-Whale-Identification-1st-  该报告的目标是提供所有数据科学竞赛的解决方案(Kaggle、数据黑客、机器黑客、驱动数据等)。 GitHub - interviewBubble/Data-Science-Competitions: Goal of this repo is to provide the solutions of all Data Science Competitions(Kaggle, Data Hack, Machine Hack, Driven Data etc...).  网站搜索结果的相关性结果模型预测 https://github.com/ChenglongChen/kaggle-HomeDepot  使用PyTorch / Keras的卫星图像标记代码 https://github.com/mratsim/Amazon-Forest-Computer-Vision  阿水的数据竞赛开源 https://github.com/finlay-liu/kaggle_public  Pytorch Kaggle starter是一个用于管理Kaggle竞赛中的实验的框架。它通过提供一套用于模型培训、数据加载、调整学习率、进行预测、集成模型和格式提交的辅助功能，缩短了首次提交的时间。 https://github.com/bfortuner/pytorch-kaggle-starter  商品价格预测 https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-XNN  在Dstl卫星图像特征检测挑战赛中获胜的模型代码 https://github.com/ternaus/kaggle_dstl_submission  https://github.com/minerva-ml/open-solution-toxic-comments  Airbnb新用户预订竞赛第二名解决方案。 https://github.com/Keiku/kaggle-airbnb-recruiting-new-user-bookings  Kaggle比赛合集 https://github.com/mjbahmani/Kaggle-Competitions  包含了机器学习、人工智能和数据科学方面的所有工作和经验的资源库 https://github.com/aditya1702/Machine-Learning-and-Data-Science  盐巴的位置和含量预测 https://github.com/svishnu88/TGS-SaltNet  https://github.com/hlamba28/UNET-TGS  https://github.com/vinhkhuc/kaggle-sentiment-popcorn  Kaggle网络流量时间序列预测的解决方案 https://github.com/louis925/kaggle-web-traffic-time-series-forecasting （另外，我整理了一些数据分析相关的书籍打包好了送给大家，记得关注我） @渔好学 （点击下面链接，就可以获取上面资料啦） 最后，走过路过，求个赞哈, 你们的赞是我持续更新的动力和鼓励
看你的工作性质， 如果工作中，数据处理跟modeling只占到很小一部分，那么kaggle竞赛好成绩只是加分。不过kaggle竞赛好，积累了很多神经网络的知识，那肯定比没做过的强很多，但是kaggle竞赛的问题是，学到的新知识会随着竞赛的增多而指数递减，比如应聘深度学习工程师这样的职位，可能需要视野更开阔，paper读的更多，对于很多深度学习的任务，object detection, semantic segmentation, pose estimation, tracking, 等等都有了解， 而kaggle竞赛目前我看，80%的分类+ 20%的分割或者检测，视野打开的有限。 而且很多机器学习职位对于编程比如C++等要求也很高，我想说的要balance skill set， 参加几个kaggle比赛能能达到比较好的名次就可以了， 比赛太多反而限制了自己其他方面的进步。 在我不参加kaggle比赛之后， 我读了100多篇paper， 比tweak 参数强多了