如何参加数据分析比赛丰富简历。

嗯，作为一个数学专业的学生，大二大三很难找实习，所以来参加一些数据分析比赛是不错的入门方法。列一下自己参加过的比赛吧：

• 2019.4 安永数据分析大赛决赛全国TOP10（位置预测）：上海答辩食宿报销

• 2020.4 2020届招商银行Fintech训练营数据赛道全国第18名（信贷违约预测）：
  深圳答辩食宿报销+1888元奖金

• 2020.7 第二届翼支付杯大数据建模大赛复赛全国第25名（信贷违约预测）

• 2021.4 山东省第二届数据应用创新创业大赛——济南算法赛道第7名（时序预测）：
  济南答辩食宿报销+2000元奖金（税后）

• 2021.4 “梧桐杯”中国移动大数据应用创新大赛——智慧生活第12名（位置预测）：
  济南答辩食宿报销+2400元奖金（税后）

• 2021.5 2021届招商银行Fintech训练营数据赛道全国第12名（时序预测）：
  深圳答辩食宿报销+1888元奖金

近1万元奖金，也去了很多地方答辩（其实是免费旅游）；住了5星级酒店，刷了简历；还锻炼了自己数据分析的能力。哈哈，还是推荐大家来试着参加一下的！这里给大家推荐一个科大讯飞的AI算法大赛：

http://challenge.xfyun.cn/?ch=dc-ugc-01

欢迎大家来参加哦！用我的链接报名，私戳我给大家分享baseline哦！有什么问题也可以私戳我交流一下。

那么接下来给大家介绍一下入门数据分析比赛的经验：

1.寻找比赛

数据分析比赛基本有两个类型：

1. 自己建平台办数据分析比赛（安永，腾讯）在对应的招聘公众号中找

2. 在第三方平台上办比赛（招行，中国移动，各省大数据局等大部分政企）

而第三方平台有哪些呢？

国外：

kaggle（国际最著名的数据竞赛平台）

www.kaggle.com

举办方类型：沃尔玛，谷歌等各种国际知名企业的比赛；

特点：

• 可以拿奖金，kaggle名次也有一定价值；

• 社区有很多开源baseline和交流

• 有自己的云服务器，不需要在自己电脑上面跑。

• 全英文

国内：

DC(datacastle)竞赛平台

DC竞赛-大数据竞赛平台

举办方类型：国内政府部门（山东省大数据局）、知名企业（华为，OPPO，中国移动，电信）都会在DC平台上举办比赛

特点：

• 可以丰富简历，拿奖金、面试直通车、实习offer，或者报销去复赛答辩；

• 会有比赛QQ讨论群，里面会有大佬发baseline，运营小姐姐答疑，氛围也很好。

• 一般不需要过多计算资源，baseline简单，对新手比较友好。（新手强推）

天池

算法大赛-天池大数据竞赛-天池大赛-阿里云天池
tianchi.aliyun.com

举办方类型：很多会议级专业比赛，专业性较强。

特点：

• 奖金多，也有实习直通车。但大佬也比较多。。。

• TOP方案很多会公布，认真研读的话，算法和代码能力会有很大提升。

• 很多图像、推荐的比赛。可能需要服务器，天池可能会提供。

• 题目比较难，整体新手入门不太容易。

还有一些其他平台：和鲸，Biendata, datafountain(DF)，牛客。有时候也会有比赛，但数量不多，有很多空窗期，大家也可以有时间去关注一下。

和鲸：https://www.heywhale.com/home/competition

Biendata：https://www.biendata.xyz/

datafountain：https://www.datafountain.cn/competitions

2.比赛入门

2.1 机器学习算法基础：推荐周志华老师的《机器学习》

目标：知道什么是交叉验证，逻辑回归，线性回归，决策树，集成模型等等专业名词。

https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm#use

2.2 Python基础：推荐这个廖雪峰的入门网站。

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/

通用的python机器学习库sklearn

https://www.w3cschool.cn/hyspo/hyspo-m7je3723.html

通用的python数据处理库pandas

https://blog.csdn.net/qq_29750461/article/details/81559848

目标：学习使用机器学习算法，数据处理。

2.3 了解一下优化之后的算法库（使用最多）xgboost，lightgbm，catboost，都是基于决策树的模型。

（不需要知道太多原理，只需要知道如何掉包，如果对原理感兴趣可以参考我的知乎）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/130461268

https://zhuanlan.zhihu.com/p/142437971

https://zhuanlan.zhihu.com/p/144119910

以上为按部就班的学习步骤，如果有同学觉得太枯燥，可以先报名一个比赛，在比赛中不断学习。

3.比赛内容

推荐网上搜索一下kaggle训练赛：泰坦尼克号

的入门baseline

https://www.imooc.com/article/277642%E3%80%81

以及一些其他的回归问题的baseline

https://github.com/appke/Los-House-Prices

以及一些kaggle的经验贴

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282

我参加的比赛，其实主要就分为这样几个阶段：

1. 数据预处理（特征数值化，编码，合并分割）

https://www.jianshu.com/p/e1ae1dbcf138

2. 特征工程（根据业务类型构造统计特征）https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79496005

3. 以及建模（使用lightgbm模型）https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/89088957

哈哈，最后如果还有什么疑问，也可以来和我交流哦！