Я пишу о Data Science с 2016 года. Помимо своего блога, я также пишу в Твиттере, читаю лекции и веду свой канал на Youtube (все они на португальском). Меня всегда спрашивают о пути обучения, и я всегда отвечаю, что те, кто хочет стать специалистом по обработке данных, должны проводить большую часть своего времени в Kaggle. В основном потому, что не имеет значения, сколько курсов вы прошли, если вы не запачкаете руки. В прошлом месяце я передумал…
Лучшее место для вас, чтобы проводить время во время учебы, имхо, больше не Kaggle. А теперь хочу порекомендовать вам, ребята: ZINDI. Я знаю, что, вероятно, многие уже знают эту веб-страницу, но я думал, что она должна охватить наибольшее количество людей, и я пытаюсь помочь в этом.
Но что такого особенного в Зинди?
Zindi - это платформа для соревнований по науке о данных, полностью ориентированная на решение проблем Африки. Как и в случае с Kaggle, мы говорим о нескольких наборах данных и их соответствующих проблемах, денежных призах, людях, делящихся своим кодом, ученых, занимающихся данными, ранжируемых в соответствии с их достижениями, некоторых небольших курсах и т. Д., С большим поворотом в помощи тем, кто в этом нуждается.
Например, первая проблема, с которой я здесь сейчас сталкиваюсь, - это прогноз урожайности. Я считаю, что это лучший пример, поскольку очень ясно, как это могло бы помочь политикам. Приз составляет $ 10 000.00 долларов США - неплохой по любым меркам приз. Я сам работаю с проблемой НЛП, чтобы оценить восприятие вакцины людьми.
Все подвело, ПОПРОБУЙ ЗИНДИ! Попробуйте и помогите кому-нибудь!
