Eso creo.
- Oportunidades profesionales.
Recibo correos electrónicos de reclutadores y empleadores que buscan específicamente a aquellos que se desempeñan bien en Kaggle como se indica arriba de vez en cuando. También conozco a muchos de los mejores Kagglers que atribuyen su éxito en la carrera, al menos en parte, a sus logros en las competiciones.
- Al igual que Mathematica, ¿existen herramientas de código abierto capaces de integrar el conocimiento con nuestros datos?
- Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático
- ¿Qué son los grandes datos y su uso?
- ¿Cómo incorporan las empresas consultoras de alta dirección la experiencia en ciencia de datos en sus modelos de entrega actuales?
- Cómo prepararse para una maestría en informática en aprendizaje automático / ciencia de datos como una persona sin mucha experiencia en el campo de la informática
2. Oportunidades para hablar en público.
Una comunidad más amplia de Data Science está interesada (o al menos tiene curiosidad por) las mejores prácticas y los enfoques ganadores en las competiciones. He sido invitado a hablar sobre las competencias en reuniones, conferencias, empresas y escuelas.
3. Mejor yo mismo.
Más que cualquier otra cosa, me hace mejor, más seguro y disciplinado. Aprendí lo que se necesita para ganar: aprendizaje continuo de los demás, validaciones rigurosas de enfoques, determinación para ganar hasta el último minuto y también mucha suerte, lo que me enseñó a ser humilde.
Es importante para mí y estoy bastante seguro de que es importante para ti.
Espero verte en Kaggle. 🙂