Walmart lab ata scientist面试官曾说： “参加过Kaggle比赛，我会看你的简历；得过一次10%，我会给你发电话面试的邀请；得过2次或者以上10%，我会给on site面试；得过Kaggle前10，我们会谈笑风生。”
那么， kaggle是什么呢？
对于刚刚接触到数据科学领域的同学来说， 它到底有着怎样的意义呢 ？
kaggle 是 全球顶级的权威性数据科学竞赛平台 ， 也是 当今最大的数据科学家、机器学习开发者社区 ，其行业地位独一无二。 它在 2010 创立，专注于举办数据科学周边的线上竞赛。
因此它吸引了大量数据科学家、机器学习开发者的参与，为各类现实中的商业难题开发基于数据的算法解决方案。 2017年，kaggle被Google收购 ，不仅身价大涨，而且社区有了Google提供的云技术支持。
Kaggle 网站的比赛(Competitions)可以分为两大类：
▌ 面向初学者 Getting Starte：让初学者体会机器学习的比赛 Playgroun：有趣的比赛，主要看创意，而非解决具体的研究问题
▌ 面向竞赛者 Recruitment：赞助商为招聘数据科学家而设立的比赛 Feature：为解决商业问题设立的有奖金的比赛 Research：解决学界前沿问题设立的比赛
Kaggle竞赛另一个有趣的地方在于每个人都有自己的Profile，上面会显示所有自己参与过的项目、活跃度、实时排位、历史最佳排位等，不仅看上去非常有成就感， 更能在求职和申请的时候起到Certificate的作用 。kaggle可以带给参赛者什么？
Kaggle 是玩数据、机器学习的开发者们 展示功力、扬名立万 的江湖。 对于刚刚进入这个行业的菜鸟而言，参加Kaggle的项目是非常 “长见识” 的 。
▌ 有利于留学申请
绝大部分海外院校的招生官对于国内学生的课外经历并没有太多的了解。只靠着的一堆相似的大学社团经历、志愿者经历等中很难打动招生官。而 Kaggle正好给大家提供了一个非常好的平台，能够帮助你全方位提升。
从丰富简历的角度来看，kaggle比赛在全球的认可度都很高， 一个好看的比赛排名 绝对是申请利器！ 而且竞赛是论文最好的练兵场，如果能将项目成果拓展成论文 发到顶会，更是极大的申请加分点 。 就算暂时成绩不够出色，也在比赛中学习了新知识， 利用自己的专业优势为整个team作出了贡献 ， 同样值得在简历中写出来。
“我最后的排名大概是23%左右，我在申请时向老师展示出来我会自己 写代码 ，然后kaggle的结果是怎样我也都会在文书里呈现出来， 最终我也拿到了UCB的offer。 ”
——参加Kaggle竞赛最后拿到伯克利、哥大等名校offer的L同学
▌ 有利于求职
Kaggle上比赛都是真正的业界案例，因此你可以收获实际的项目经验， 为自己的职业生涯打下一个良好的基础 ， 优秀的排位甚至可能带来的非常好的工作机会 。
而且Kaggle的项目是由公司提供的，涉及各个行业，所以一般都是不同背景的人组队参加（如统计、CS、DS，项目相关领域如生物等）， 你可以通过组队参赛不断扩展 自己的人脉网 。 并且会有众多知名公司or研究机构，发布自己真实的业务/研究数据和高额奖金，悬赏寻求最好最新的解决办法，甚至直接会给出顶尖的工作机会。
“因为当时我的简历上经历还不是很多，这段Kaggle经历对我来说帮助很大，相比同龄人这也是一个很大的出彩点。面试中，我在Kaggle项目中不断提高的 分析能力 及 代码能力 增强了我实习的竞争力，帮我成功拿到了华为的实习offer。”
——靠Kaggle经历拿到华为实习offer的H学长，目前已入职国内TOP2科技公司
Kaggle参赛者的背景是什么样的？ 从比赛目标出发，参赛者主要分为两种，一种是以奖金和排名为目的，包括靠奖金为生的职业Kaggler；另外一种就是以 提升技能和背景为目的业余爱好者 ，有不少参赛者都是普普通通的大学生。
而且 Kaggle欢迎任何数据科学的爱好者，不限经验和背景 。 刚入门的小白也可以 利用小数据进行实践和练习，所以零基础、甚至文科生也能去尝试。
不过对希望通过这个比赛获得一定成绩的参赛者来说，还是 有一定的门槛要求 。参赛者最好具有统计、计算机或数学相关背景，有基础的编程技能（ 不少队伍会选用Python或R ），而且要对机器学习和深度学习有基本的了解。