Kaggle 入门(Kaggle网站使用及项目复现)

用Kaggle竞赛项目提升数据科学简历可信度 数据科学简历的核心痛点不是技术不足,而是缺乏可验证的实战证据链。Kaggle作为全球公认的数据科学‘练兵场+公证处’,通过公开提交记录、实时排行榜和可复现Notebook,天然支撑能力的透明化表达。其本质是将模糊的技能描述(如‘熟悉特征工程’)转化为具象的技术动作(如‘构建多层级JSON解析器解决时序标识缺失’),从而建立招聘方信任。这种基于真实问题求解、带量化结果与决策日志的项目表达,正成为中高级岗位筛选的关键信号。本文聚焦Kaggle项目如何系统性重构为高转化率简历素材,覆盖竞赛筛选、Notebook脱 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了如何在Kaggle上利用Titanic数据集进行项目复现,包括Python环境配置、pycharm使用、网页在线运行以及本地离线运行步骤。重点讲解了代码编辑、运行结果下载和环境准备技巧。

目录

一、简介

二、前期准备

1、python环境

2、pycharm

三、网页运行

1、网址:kaggle.com

2、注册账号

3、打开一个项目

 4、进入后可以看到项目的代码

 5、点Edit可以进入编辑模式

 6、此处可以更改名字并保存

7、选择run all可以运行 

8、在output处下载运行结果

三、本地运行

1、在编辑模式下载源代码

 2、下载数据集

3、创建一个文件夹放置数据集及源代码

4、准备环境

四、温馨提示


一、简介

以Titanic Top 4% with ensemble modeling为例,熟悉使用Kaggle网站及项目复现。

二、前期准备

1、python环境

官网下载python(我使用的是3.8.10版本),搭建python环境

2、pycharm

pycharm :  http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows(社区版)也可以下载专业版

三、网页运行

1、网址:kaggle.com

2、注册账号

3、打开一个项目

 4、进入后可以看到项目的代码

 5、点Edit可以进入编辑模式

 6、此处可以更改名字并保存

后面可在左侧任务栏your work找到

7、选择run all可以运行 

运行过程如下可参考 

可以看到运行到的位置、结果和报错

8、在output处下载运行结果

下载结果为压缩包解压即可

三、本地运行

1、在编辑模式下载源代码

 2、下载数据集

3、创建一个文件夹放置数据集及源代码

4、准备环境

1)确保python环境和pycharm安装完成

2)下载jupyter

window+R,然后输入cmd,enter回车 

输入以下命令

显示successful即为安装成功

3)在pycharm中打开项目文件(文件你刚刚下载新建的文件夹)

 

4)点击下载的源代码即可打开下载的代码 

5)下载需要的库

如果库下面带有红色波浪线是没有下载的原因

下载方法如二:

第一,鼠标放过去会显示安装,点击安装即可(一次好像只能安装一个,一起安装好像会安装失败)

第二、点文件设置

点对应的项目(此处tatanic打错,应为titanic)后带你python编辑器 

点+号

搜索需要安装的库的名称,找到对应的安装即可

6)点击此可全部运行 

也可以点击此左侧三角分布运行(shift+enter 为下一步),运行完成后可看到运行结果

当然,这里还有一种运行方式

点击此图标,可跳转到jupyter网页运行(或者打开cmd,输入jupyter notebook也可跳转,运行完成后下载结果

四、温馨提示

1、如果运行时没有运行结果可以检查一下python的运行环境是否有问题

kaggle竞赛平台上数据集下载详解 从kaggle 网站上下载数据集既保证了速度又避免了网络的不稳定造成下载失败问题。该平台也可以上传代码作为自己的代码库,不过本人更习惯将代码上传到github上。希望本人整理的kaggle库使用技巧能够帮助到正在阅读本博客的你。此外还有一篇博客针对kaggle数据集下载问题的几个问题的相关文章进行了整理【博客链接】。 阅读详情

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