【科普】国内外高质量数据科学竞赛平台有哪些?

Kesci公众健康问句分类 决赛第8名解决方案 0. 前言 前段时间参加了Kesci的公众健康问句分类比赛,主要是一个健康领域的多标签分类问题。除去前面弃权的一些小伙伴,有幸拿到了决赛的第8名,记录一下自己的比赛经历,希望对大家有所帮助。 github链接,欢迎start~ 1. 任务分析 1.1问题背景 随着健康医疗信息化的发展以及云计算、物联网、移动智能等技术在健康医疗领域的广泛应用,医疗行业汇聚了大量可以发挥出实际价值的海量的医学数据。这些医学数据是医疗研究与进步的基石。 1.2相关工作 多标签分类,首先是一个文本分类任务,然后是一个多标签的任务。 阅读详情
AI摘要

本文汇总了国内外多个知名算法竞赛平台,包括Kaggle、天池、DataCastle等,提供了丰富的比赛资源和技术交流社区,适合各水平选手参与。

前言

学习过机器学习算法的小伙伴大多数都听说过“打比赛”,一些同学自己参与过一些比赛项目,从中获益匪浅。今天来详细罗列一下国内外的比赛平台,方便即时找到自己感兴趣的项目,pc点击阅读原文可直接访问链接。

1. kaggle

一个比较权威的全球性的数据竞赛平台,也是一个很好的技术和数据分享社区。可以找到各个领域的比赛和数据,最重要的是可以找到很多有用的经验贴和一个开源的代码,可以帮助小白前进,小编做个几个比赛,该平台对我的帮助很大,学到很多东西。该平台的比赛工作面试时认可度比较大。链接:https://www.kaggle.com

2.天池

天池是阿里云创建的数据竞赛平台,它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有,赛制持续时间较长,会有一些直播教程和专业课程,比较利于新手入门。链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

3.DataCastle

平台上多为企业的或者政府的比赛,包含数据算法各个方向,数据量方面相对天池较少,参赛人数也次之。平台上也有类似kaggle的名人堂和和数据集,平台的社区活跃度不高。链接:https://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html

4.Datafountain

DataFountain(DF)平台是CCF大数据与计算智能大赛指定的平台。CCF大数据与计算智能大赛(BigData & Computing Intelligence Contest,简称“BDCI”)是由中国计算机学会主办的大数据及人工智能领域算法挑战及应用创新大型赛事。链接:https://www.datafountain.cn

5.科赛-Kesci

科赛(Kesci.com)是聚合数据人才和行业问题的在线社区。平台2019年初开始转型,接的比赛项目奖金较高,一些大型比赛会有一些培训指南。链接:https://www.kesci.com

6.biendata

Biendata.com是一个人工智能竞赛学习平台,用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事,奖金较丰富。链接:https://biendata.com

7.华为云

华为云平台的比赛多是基于华为的业务,有的是直接面向校招,比赛项目较多,包含软件、AI、芯片等,奖金较多,有免费的gpu算力。链接:https://competition.huaweicloud.com/competitions

7.其它平台

  • 百度点石:http://dianshi.bce.baidu.com/competition

  • JDATA:https://jdata.jd.com

  • 京东大赛 : https://jdder.jd.com

  • 腾讯广告算法大赛:https://algo.qq.com

  • 爱奇艺ai竞赛平台(多为视频比赛) : http://challenge.ai.iqiyi.com

  • 图灵联邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew

  • 讯飞开放平台:http://challenge.xfyun.cn

  • Flyai:https://www.flyai.com

  • 蚂蚁金服:https://dc.cloud.alipay.com

  • TinyMind: https://www.tinymind.cn/competitions/ai

  • 拍拍贷:https://ai.ppdai.com

  • 睡前Futurelab(只针对在校生):https://ai.futurelab.tv/contest/all

  • 国外医学图像相关:https://grand-challenge.org/challenges

  • 数睿思:http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa

  • 数愿:http://www.datadreams.org/#/raceList

Kesci的十套数据分析练习笔记 练习题Kesci链接: link 文章目录练习1-开始了解你的数据探索Chipotle快餐数据步骤9 被下单数最多商品(item)是什么?步骤10 在item_name这一列中,一共有多少种商品被下单?步骤13 将item_price转换为浮点数步骤14 在该数据集对应的时期内,收入(revenue)是多少步骤16 每一单(order)对应的平均总价是多少?练习2-数据过滤与排序探索2012欧... 阅读详情

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