为什么要参加数据竞赛
在听了上百节慕课（MOOC）、看了上千本书和笔记、聆听了上百万人对数据科学的看法后，你会做什么呢？你要开始应用这些概念啦，而应用概念的唯一方法就是亲自动手。
数据科学比赛不仅是算法的应用，从本质上讲算法是一种工具，任何人都可以写几行代码来使用它。参加这些比赛的主要原因是它们能提供很好的学习机会。当然，竞赛中的问题和现实问题不一定一样，但这些平台可以让你将学到的知识付诸实践，还能让你了解自己和他人的差距。比如，你会发现一个趋势，除了算法专家之外，有越来越多其他学科方向的学生和从业人员想要通过数据科学的方式提高自己使用算法解决问题的能力。这些学科既包括理工科（物理、化学、工程、环境、能源等）和社会科学（经济学、心理学、社会学）也包括文学、历史学和人文学科。
而且，很多竞赛赛题围绕技术热点、学科建设以及创新应用三个方向策划，广泛涉及社会服务、工业制造、旅游、生物科技、网络安全和医疗健康等多个行业，在社会日益倡导复合型人才的多元化时代，可以加强我们将理论和技能在多元场景下的应用能力。
数据竞赛的重要意义和丰富价值得到了参赛选手们的印证，激励着越来越多的专业人才投身数据竞赛贡献价值。在通过面向逾千名数据科学人才的调研中发现，参赛选手们的动机并不仅仅局限在奖金，而有更多结合实际场景来进行学习锻炼的期望;
参加竞赛有哪些好处
· 实战经验:“加强相关技术在具体行业场景下的应用经验”基本成为了共识的获益点，89.5% 的调研对象对此评价极其重要或比较重要;比如说，很多人往往看了几章data mining的教程，就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。甚至在高端会议发过一些paper的同学也有些停留在理论的乌托邦，比赛往往采用工业界的数据，所以通过PK，我们可以很清楚的知道哪些算法好用，哪些参数靠谱，以及自己和别人的差距。
· 交流学习:大家也普遍认可借由具体的赛题和充满交流氛围的竞争环境，技术能力能够得到极大程度的锻炼;认识很多有意思的人。当然这个要求你排名越靠前越好了，毕竟人以群分嘛。例如Kaggle 上可以和别人组队，竞赛top k的team有可能被邀请去参加答辩，这些都是认识大牛，多交流的好机会。
· 能力证明:在数据竞赛中取得的成绩也日益成为证明个人能力的权威背书，对促进就业、拓展人脉颇有裨益。具体点说，提高自己快速写代码的能力。要知道每场比赛你要实现很多很多的想法。所以敲代码都是噼里啪啦的一挥而就，不会像做项目一样有code review，unit test什么的。我们都讲究速成，一次到位。
而大多数都想要参加竞赛的人，通常有以下顾虑面临这样一些顾虑：
· 我该如何开始？
· 我要和经验丰富的博士研究者比赛吗？
· 如果没有获胜的机会，还值得参与吗？
· 这就是数据科学吗？（如果我在Kaggle上表现不好，我在数据科学领域还有希望吗？）
· 未来我该如何提升我的排名？
为此，图灵联邦学堂邀请竞赛一线专家与kaggle竞赛大神共同打造的《数据竞赛集训课》。凝聚多位竞赛评委的视角，大神参赛经验，研发数据竞赛通配能力图谱与匹配学习路径，由浅入深适配大数据竞赛路径，通串知识查漏补缺巩固基础，选修垂直方向对应竞赛需求场景，更有100%真实模拟的练习赛与竞赛大神辅导带练。
-课程内容-
从易到难先疏通竞赛内功：6门必修课
竞赛高频数据处理与方法
数据结构与基础语法
数据挖掘与分析
数据挖掘之可视化效果
竞赛基础数学课
赛经课：kaggle大神教你数据竞赛的正确打开方式
对症下药：对应场景4门选修课
竞赛高频考点之自然语言处理
竞赛高频考点之tensorflow
竞赛高频考点之图像识别和机器视觉
竞赛黄金考点之深度学习项目实战
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