真奇葩，他打kaggle竟然不是为了拿名次

学姐又来讲故事了，我发现大家真的还是蛮喜欢听故事的！可能是学姐讲的故事有趣，不像写的干货那样枯燥，还能从故事中汲取他人的经验，甚至得到鼓励。

先来认识下今天故事的主人翁~他现在是一位数据分析师，偏向于数据工程这方面。

为什么会和今天的主人公认识呢？是因为他是学姐抱的大腿——深度之眼的vip会员，他在深度之眼学的是深度学习方向内容，还有比赛课程。（本文真没有广告）

part1

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为什么入坑

这位同学告诉我他打比赛，学深度学习，一部分是需要拓展个人能力。因为他算是数据分析师和数据工程师偏向于数据的结构设计，还没到算法这一块。

一部分是工作需要，因为传统的一些工厂行业薪资比不上类似于大数据和人工智能的。刚好当时在工作中有工业大数据这个概念的兴起。

横竖看来这位同学也不算转行，因为他本来就是做的工业大数据，现在仅仅是工作的侧重点的变化。以前着重于传统工程方面，现在着重于从整个工程的角度做一些数据分析。

他说学习深度学习和数据分析师是因为，现在人工智能在各行各业都有很广泛的应用，但是每个行业它的应用程度还不太一样。

所以一开始他也是自己找一些资料来学习。后面知道了有kaggle比赛，发现kaggle比赛里面涵盖的内容很广，有各行各业各个领域的一些问题，可以作为自己的项目练习。

因为深入之眼有打比赛的课程，所以就通过kaggle和深入之眼结缘了，比赛课程里面有导师带领，解读赛题，提供baseline，还有答疑服务，以及比赛的一个上分的重点等。

他自己报班打kaggle主要是想要了解kaggle这个平台是通过什么怎么样的方法，从一个实际问题里抽象出来一道赛题，怎样把它预算化，定义成一个赛季的，不只是为打比赛，拿名次，找工作的。

part2

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机会是给有准备的人

这位同学的工作是一个第三方的公司，会给一些大型企业做一些自化的转型服务的单位。

后来是因为他们有一个服务的客户，是一个国内的某大型央企，然后他们和某个单位有一个工业大数据一个赛季的合作，然后刚好这位同学是作为支持方，算是技术支持方面的，要帮忙对赛季的一些定义进行审核，对一些数据进行检验。这个比赛是面向全社会开展的一场就是工业大数据方面的一个AI比赛，也刚好这位同学对kaggle比赛感兴趣，比较了解，正好可以与主办方接触一下。工作方面接到了这样的一个任务，所以也就坚定了决定多多来学习AI比赛这方面的决心。

记笔记和总结不能少

他告诉学姐Kaggle的课程他是所有的都从头听到尾，并且总结了一些每一类问题，它的一些包括应用场景，也包括一些解决的方案，然后比赛会到了一年的比赛会员和VIP然后的一些收获。

不满足现状继续学习

后来发现只打比赛还是不够，有一些背后的深入的东西，偏基础的和偏理论的东西，还不是特别掌握，然后就继续学习了吴恩达的课程，还有一些深度学习基础等等。

还学习了一些实际的企业级的应用，因为企业级应用和比赛毕竟不一样，所以可能还是需要了解一些企业是怎样应用的，然后看看能不能跟自己工作带来一些参考。

part3

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一些学习经验

代码能力的提高

首先一个就是从但因为它如果是数据分析的话，肯定对买代码的代码能力会要求有一定的要求，简单了解一些前沿的理论和场通用的一个方法之外，最主要就是从代码能力上做一些。

就是说逻辑架构一定要清晰，这样的话就先有一个清晰的架构。就不管是数据分析，还是包括先进的算法架构，就有了清晰的思路和流程，项目的代码架构设计这方面是最关键的。

深度学习框架的经验

深度学习框架这块。最直接推荐大家使用pytorch，PyTorch中简单的图结构更容易理解，更重要的是，还更容易调试。

调试PyTorch代码就像调试Python代码一样。你可以使用pdb并在任何地方设置断点。总而言之，这里推荐大家使用pytorch作为入门框架。

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