Kaggle推出免費線上課程，覆蓋機器學習、深度學習等四門課
線索編輯｜Tina
撰稿編輯｜Natalie，Debra
AI 前線導讀：Kaggle 是機器學習和數據科學領域比較權威的數據建模和數據分析競賽平台，近日 Kaggle 發布了免費的線上學習項目 Kaggle Learn，這對於想要學習機器學習和數據科學的人來說無疑是個福音。該課程更重視代碼實踐，相比閱讀代碼，用戶需要花更多的時間自己編寫代碼。據官網介紹，「 使用者將獲得所需的理論知識，以便做出更好的建模決策，但無需將時間浪費在那些對成為一名實踐型數據科學家毫無幫助的理論和歷史背景的學習上。」 該課程共包含機器學習、R 語言、數據可視化和深度學習四門課。
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Kaggle 是目前世界上最大的數據科學家、機器學習開發者的社區，用戶量達到幾十萬，是行業中比較權威的平台。
2017 年 3 月 8 日，Stanford 人工智慧實驗室主任兼谷歌雲首席科學家李飛飛主導了 Google 收購 Kaggle 的案子。大約在一年前，李飛飛就說過：「Kaggle 是搜尋、分析公共數據集，開發機器學習模型和提高數據科學專業水平的最佳場所。」這是對 Kaggle 在機器學習、人工智慧領域的地位的高度認可，也為今年的收購行為做出了一個合理的解釋。
對於 Kaggle 而言，在加持了 Google Cloud 服務後，社區將擁有更好的獲取、儲存大型數據集的能力；而社區成員將能夠享用最先進的雲機器學習開發環境。這一合作無疑將會對 Kaggle 社區的發展起到很大的推動作用，因此未來 Kaggle 在 ML 和 AI 領域的地位只會更加穩固。（來自知乎用戶 a2Mia 姐，鏈接：https://www.zhihu.com/question/32032932/answer/152163712）
作為一個機器學習和數據科學平台，企業和研究者可在 Kaggle 上發布數據，該平台的競賽也吸引了很多統計學者和數據挖掘專家，其中一項獎項 Heritage Health Prize 獎金高達 300 萬美金，參加該比賽對於競賽者來說是一次學習和實踐鍛煉的機會，因為只有佼佼者才能獲得最終第一名的獎金，競賽成績也會成為簡歷中一項非常亮眼的經歷。
Kaggle Learn 項目總覽
Kaggle Learn 項目所有課程均為在線免費課程，據項目官網介紹，該項目旨在幫助有意參加競賽的人或幫助數據科學學習者在建模之前了解理論知識，以提高解決實際問題的能力。
該項目由四門課程組成，分別為機器學習、R 語言、數據可視化和深度學習，每門課程又根據難度分為 Level1、Level2 不等，講授知識由淺入深，內容涵蓋人工智慧、數據科學等熱門領域。
該項目的四門課程具備以下特點：基於項目學習，能夠很方便地關注學習進度，由全球最大的數據科學社區提供支持，可以將項目經驗寫入個人履歷。
Kaggle Learn 項目目前共有三名講師：
Kaggle Learn 課程詳細介紹
機器學習
機器學習課程分為 Level1、Level2，機器學習新手可以從入門課程開始，一步步學習從原理到數據上傳、設置計算環境、建模等全部過程，每節課均附有學習筆記可供查閱學習。
課程鏈接：
https://www.kaggle.com/learn/machine-learning
Level 1 共包含 8 節課：
Level 2 共包含 7 節課，涵蓋了機器學習中會遇到的各種問題，如處理丟失數據、使用分類數據等。
R 語言
課程鏈接：
https://www.kaggle.com/learn/r
目前這門課程僅開放了 Level 1，共包含 6 節課：
數據可視化
課程鏈接：
https://www.kaggle.com/learn/data-visualisation
同樣僅開放了 Level 1，共 10 節課，從入門基本知識到高級操作均涵蓋其中。
深度學習
課程鏈接：
https://www.kaggle.com/learn/deep-learning
同樣僅開放了 Level 1，共 6 節課，包括：
以上就是對 Kaggle 最新推出的免費線上課程的介紹，所有課程的代碼編寫和運行均能在 Kaggle 網站上直接進行，無需在自己的電腦上安裝環境和插件。如果你對這一系列線上課程感興趣，可以訪問 Kaggle 官網（https://www.kaggle.com/learn/overview） 動手嘗試，學完歡迎回來與 AI 前線分享你的學習經驗和體會！
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