Kaggle是什么？凭什么可以提高学生背景？

谷歌旗下的 Kaggle 是一个数据建模和数据分析竞赛平台。该平台是当下最流行的数据科研赛事平台，其组织的赛事受到全球数据科学爱好者追捧。 如果学生能够在该平台的一些比赛中获得较好的名次，不仅可以赢得大量的奖金，还可以收获 Google 、 Amazon 等知名互联网公司的面试邀请。同时，学生在 kaggle 上的排名也能体现学生在数据科学、人工智能学科方向上强烈的兴趣，进而在学生申请和未来就业的过程中，帮助学生展现自己在编程和算法上的竞争力。

学习数据科学是深入了解人工智能 (AI) 的必经之路。数据科学是机器学习的基础，而机器学习是人工智能最核心的算法实现方式。

为什么要参加 Kaggle 数据科学竞赛？

Kaggle 是展现学生数据科学学术能力的极佳渠道。现在，数据科学、人工智能算法领域的学者以及从事数据相关行业人士都会在学习工作之余在 Kaggle 上参加自己感兴趣的比赛，同业内人士进行交流学习，提高自己的专业水平。

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。

AI ＋ X 数据驱动型科研：

AI ＋ X 数据驱动型科研 是指使用人工智能 (AI) 算法，收集、处理、分析具体学科 (X) 的数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。 AI ＋ X 数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，如物理、化学、生物、工程、心理学、社会学甚至文学。

与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比， AI ＋ X 数据驱动型科研可以借助 AI 算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。以 AI 算法预测染色体中的癌症基因为例：使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。但借助 AI 算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的 “ 标准化 ” 成为可能。