深度之眼Kaggle比赛实战项目记录—2—房价预测(1)本地化jupyter notebook以及赛题预测

Kaggle API快速下载数据集以及jupyter notebook添加内核 一直有在kaggle上尝试一些比赛,不可避免要下载一些超大数据集,但直接在Data页面通过浏览器下载速度太慢,kaggle官方也提供了API便于快速下载数据集,具体操作也很简单。 一、Kaggle API安装及使用(ubuntu16.04) 1.终端下安装:pip install kaggle 2.登录kaggle账户,右上角头像处点击My Account,在API栏,点击Create New... 阅读详情

说明

学习时长:12/30

任务名称:本地化jupyter notebook以及对这个赛题的解读、kaggle账号的注册

任务简介:注册好kaggle账号、本地化jupyter notebook

详细说明:注册kaggle账号需要科学上网,验证手机号的时候可能会出错,存在验证不了的,这个时候就要换一个手机号(最好还是用Google账号注册、邮箱和手机号验证),对于本地化notebook要说明一下,因为咱们后期是需要用到notebook的环境的所以的话就要安装Anaconda软件,下面提供了下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/

安装这个软件的时候最好是安装在D:/Anaconda目录下,对于他的安装视频里面有详细的教程,你只要在选择安装目录的时候改一下就OK了,然后就是修改jupyter notebook的路径,参照PPT上的链接,大家安装好了之后就可以进入notebook环境了,记住点击notebook之后那个黑框框,不要关掉,因为那是解释器。

今天就是给大家讲了一下如何注册kaggle账号以及本地化notebook的知识点.

作业名称(详解):掌握注册kaggle以及本地化jupyter notebook

作业提交形式:kaggle注册好的截图,以及本地化notebook打开浏览器界面的截图,打卡提交。

打卡内容:(图片提交)

图片要求最少2张

打卡截止日期:12/30

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打卡

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Kaggle实战如何打造高通过率数据科学简历 数据科学简历的本质是能力可信化表达,而非经历罗列。其核心原理在于将抽象技术能力转化为招聘方可验证、可横向对比的客观证据。Kaggle作为全球公认的能力公信平台,通过公开排行榜、可复现Notebook、社区互动等机制,天然支撑了从问题定义、特征工程、模型调优到业务解读的完整AI实践闭环。这种结构化能力呈现,显著提升简历在HR初筛(6–8秒决策)与技术终面中的专业可信度。典型应用场景包括转行求职、中级晋升、项目深度证明等,尤其适用于缺乏大厂背书但具备扎实Kaggle实战经验的候选人。 阅读详情

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