Conjunto de dados criptográficos kaggle

<h1> conjunto de dados Cryptocurrency kaggle </ h1> Bem-vindo ao Cryptodatasets. com, onde você pode encontrar conjuntos de dados de dados de cryptocurrency GRATUITOS e amostrados de forma gratuita em diferentes plataformas de negociação. Embora o formato de texto (nomes de coluna / linha e posição) possa não ser semelhante em todos os conjuntos de dados, o formato do arquivo é o mesmo para todos os arquivos, formato. csv. O timestamp usado nos conjuntos de dados é o mesmo que é usado nos sites da plataforma de negociação, Tempo Universal Coordenado (UTC). Se você encontrar o site útil, considere doar para ajudar a apoiá-lo, adicionar novos conjuntos de dados de mais plataformas de negociação e novos recursos. August Kaggle Dataset Publishing Awards Entrevistas dos vencedores. Em agosto, mais de 350 novos conjuntos de dados foram publicados na Kaggle, em parte provocado pelo nosso Prêmio de publicação de Datasets de $ 10.000. Esta entrevista aprofunda as histórias e os antecedentes dos três vencedores de agosto - Ugo Cupcic, Sudalai Rajkumar e Colin Morris. Eles respondem perguntas sobre o que os agitou para criar seus conjuntos de dados e ideias de kernel que gostariam de ver outros Kagglers explorar. Se você está inspirado a publicar seus próprios conjuntos de dados na Kaggle, saiba que o Dataset Publishing Award agora é uma recorrência mensal e gostaríamos que você participasse. Confira esta página para obter mais detalhes. First Place, Grasping Dataset da Ugo Cupcic. Você pode nos contar um pouco sobre seus antecedentes? Sou o Arquiteto Técnico Chefe da empresa Shadow Robot.

Juntei-me à Shadow em 2009 depois de trabalhar brevemente para uma empresa de consultoria em Londres. Juntei-me a Shadow como engenheiro de software quando ainda era uma empresa muito pequena. Então, evolui à medida que as necessidades da empresa se diversificavam enquanto crescia - engenheiro sênior de software, chefe de software e finalmente CTA. Meus antecedentes são em bio-informática (!) E AI. Sinta-se livre para se conectar no Linkedin se quiser saber mais. O que motivou você a compartilhar este conjunto de dados com a comunidade em Kaggle? Eu não tinha idéia de que havia um prêmio! Na Shadow, temos uma forte cultura de código aberto. Como você pode ver no github, compartilhamos o máximo de nosso código possível. Também estamos ativos na comunidade ROS. Era então lógico para nós compartilhar esse conjunto de dados. Eu estava pessoalmente muito interessado em entrar na comunidade Kaggle.

Para alguém que é mais um roboticista do que uma pessoa pura de Aprendizado de máquinas, a Kaggle parece ser a plataforma de fato para compartilhar problemas de ML, conjuntos de dados, etc. Estou sempre procurando obter novas idéias de pessoas que trabalham em campos relevantes , mas pode estar fora da robótica. O que você aprendeu com os dados? É uma primeira tentativa de usar o aprendizado da máquina para prever de forma robusta uma estabilidade de compreensão. O conjunto de dados não pode ser usado para implantar o algoritmo treinado em um robô real (ainda). Teríamos que investir mais esforços em uma simulação mais robusta para agarrar antes que isso acontecesse. Determinar se uma compreensão será bem sucedida ou falha antes de levantar o objeto - ou antes que o objeto cai é um tópico quente. No vídeo abaixo, você pode ver a previsão de compreensão ao vivo trabalhando na caixa de areia simulada. A medição da estabilidade do grilo é bem estudada na robótica, mas muitas vezes assume um bom conhecimento do objeto que você está agarrando e sua relação com o robô. Meu objetivo é ver o quão longe podemos ir sem isso. Se você quiser os detalhes completos por trás do conjunto de dados, você deve dar uma olhada na minha história associada. Quais perguntas você gostaria de ver respondidas ou exploradas neste conjunto de dados? Há a questão óbvia: como posso prever com precisão se minha compreensão irá falhar ou ter sucesso, dado esse conjunto de dados. Estou definitivamente interessado em aprender mais sobre suas idéias sobre como abordá-lo como um problema de aprendizado de máquina.

As outras questões com as quais estou muito interessado é qual tipo de dados você gostaria de ter para construir um melhor algoritmo de previsão? Então, não hesite em entrar em contato, nem em Kaggle nem no twitter! Segundo lugar, Cryptocurrency Historical Prices por Sudalai Rajkumar. Você pode nos contar um pouco sobre seus antecedentes? Sou Sudalai Rajkumar (também conhecido como SRK) trabalhando como cientista principal de dados com Freshworks. Eu fiz minha formatura na faculdade de tecnologia e certificação profissional do PSG no Business Analytics da IIM Bangalore. Tenho estado no campo da Ciência de Dados desde o início da minha carreira e fazendo Kaggle há quase cinco anos. O que motivou você a compartilhar este conjunto de dados com a comunidade em Kaggle? Eu estava ouvindo muitos rumores sobre criptografia e queria explorar esse campo. Inicialmente pensei que a Bitcoin era a única cryptocurrency disponível. Mas quando comecei a explorá-lo, cheguei a conhecer que existem centenas de criptografia disponíveis. Então, eu estava procurando conjuntos de dados para entender mais sobre eles (pelo menos, as criptografia top 15-20). Eu consegui encontrar conjuntos de dados para Bitcoin e Ethereum, mas não para outros na internet.

Eu pensei que este conjunto de dados seria útil para mim, então seria útil para os outros também e então eu compartilhei. Graças ao Coin Market Cap, consegui obter os dados históricos para todas essas moedas diferentes. Meu próximo pensamento foi entender os drivers de preços dessas moedas. Há tantas características de uma cadeia de blocos, como o número de transações (que afetam o tempo de espera para que as transações sejam confirmadas), nível de dificuldade de mineração de uma nova moeda (que incentiva os mineiros), etc., o que pode ter um efeito sobre os preços dos altcoins. Pude obter esses detalhes para o Bitcoin (graças à Blockchain Info) e Ethereum (graças ao EtherScan). O que você aprendeu com os dados? Aprendi muito sobre Cryptocurrencies através deste exercício. Eu era completamente novo para este mundo cripto quando eu comecei essa exploração. Agora eu tenho mais idéia sobre como eles funcionam, quais são os diferentes criptografia, etc. Também eu conheci sobre a volatilidade dos preços elevados dessas moedas a partir desses dados, o que os torna altamente arriscados, mas ao mesmo tempo altamente gratificante se escolhermos o caminho certo. Esperando fazer alguns investimentos agora com o dinheiro do prêmio 😉 Quais perguntas você gostaria de ver respondidas ou exploradas neste conjunto de dados? Algumas respostas / explorações interessantes podem ser. No nível de moeda individual. Volatilidade dos preços das moedas Tendências sazonais nas moedas, se houver Previsões do preço futuro. Uma boa tentativa baseada em NNs pode ser vista aqui.

Efeito de outros parâmetros sobre o preço (para Bitcoin e Ethereum) No nível geral. Como as mudanças de preço das moedas se comparam entre si. Um bom kernel sobre isso pode ser visto aqui. Como o limite de mercado dos indivíduos mudou ao longo do tempo. Terceiro lugar, Favicons de Colin Morris. Você pode nos contar um pouco sobre seus antecedentes? Eu estudei ciência da computação na Universidade de Toronto e fiz um mestrado em linguística computacional. Após a universidade, trabalhei por cerca de 3 anos na Apple em uma equipe que fazia recursos iOS relacionados a AI. Desde a saída da Apple, gostei de mexer em trabalhos pessoais esquisitos (a maioria envolvendo ciência de dados de alguma forma). O que motivou você a compartilhar este conjunto de dados com a comunidade em Kaggle? Eu vejo muito potencial nisso para experiências em aprendizado profundo sem supervisão, especialmente quando trabalhamos com hardware ou tempo limitado. Há um conjunto de dados de imagem clássico chamado MNIST, que é o go-to se você estiver fazendo um tutorial de aprendizado profundo ou comparando uma nova técnica. Consiste em 70.000 imagens de dígitos manuscritos, reduzidas a 28x28 pixels. As imagens no conjunto de dados favicon também são pequenas, mas a grande coisa sobre elas é que elas são naturalmente pequenas. As 290.000 imagens 16x16 no conjunto de dados foram projetadas para serem vistas nesse tamanho.

O que você aprendeu com os dados? Aprendi isso, enquanto a maioria dos sites segue a convenção de ter favicões quadrados que estão em algum lugar entre 16x16 e 64x64, há muitas exceções estranhas. Eu publiquei um kernel onde você pode ver alguns dos exemplos mais extremos. Estética, meus favoritos são aqueles que são menores que 10x10. Eu acho que eles pertencem ao MoMA. Como resultado do compartilhamento do conjunto de dados, eu também aprendi que minha idéia não era tão única quanto eu pensava. Pouco depois de eu publicar o conjunto de dados favicon, alguns pesquisadores da ETH Zurique lançaram um espetáculo de seu próprio 'Large Logo Dataset', juntamente com alguns resultados preliminares muito legais do treinamento de uma rede neural para gerar novos ícones. (Quando eu compartilhei um link para o conjunto de dados no Twitter, eu sugeri semi-brincadeira que "alguém deveria treinar um GAN sobre estes". Fiquei cócegas quando recebi uma resposta de um dos pesquisadores dizendo "Nós fizemos!

"). Quais perguntas você gostaria de ver respondidas ou exploradas neste conjunto de dados? Eu acho que a aplicação mais interessante dos dados é o treinamento de modelos de aprendizagem de máquina generativa - ou seja, ensinar modelos para desenhar novos favicons depois de ver muitos exemplos. Os modelos generativos têm sido uma área quente na aprendizagem de máquinas recentemente, com algumas novas arquiteturas emergentes que mostraram resultados impressionantes. Mas a maior parte do trabalho foi aplicado a imagens fotográficas naturais (o recente trabalho com o conjunto de dados do doodle QuickDraw do Google é uma exceção muito legal). Estou muito interessado em saber o quão bem esses modelos generativos lidam com imagens não fotográficas. Estes têm muito menos detalhes do que fotografias, mas, por outro lado, há a dificuldade de lidar com uma variedade de diferentes estilos de arte e diferentes assuntos descritos. Eu também acho maduro para visualizações legais. Alguém no Twitter fez um lindo mosaico das primeiras 1.000 imagens no conjunto de dados, organizadas por cores. Eu adoraria ver mais coisas assim - talvez usando alguns métodos de clustering diferentes. <h1> conjunto de dados Cryptocurrency kaggle </ h1> Puxe pedidos 0. O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos. Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web. ⚡️ Prática de pré-processamento de dados e algoritmos de aprendizagem de máquina com os fantásticos dados da Kaggle! ⚡️. Você não pode executar essa ação neste momento.

Você fez login com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Conjuntos de dados Cryptocurrency no Kaggle. De Bitcoin a Dogecoin, alguns dos criptográficos mais populares do mundo experimentaram um choque saudável alguns dias atrás. Confira a captura de tela da coinmarketcap. com realizada em 12 de junho. Nesta publicação, estou compartilhando alguns conjuntos de dados de criptografia que outros Kagglers publicaram e recentemente atualizados com os dados mais recentes.

Por que criptografia? Parece que o interesse crescente nos mercados de criptografia está emergindo nos conjuntos de dados Kaggle. Não tendo sido particularmente sintonizado com o que está acontecendo neste mundo, especulei com muita brincadeira que o ataque do Ransomware de WannaCry no mês passado (que produziu muito pouco sobre criptografia para seus arquitetos) estava direcionando esse interesse. Ok, provavelmente não relacionado ... E de fato, Mikel me diz que o principal problema que aparece sobre o Bitcoin no momento é um problema de escala que será resolvido por uma cadeia de ativação dividida no dia 1 de agosto deste ano. Os investidores e fãs da Cryptocurrency estarão assistindo de perto como duas versões do Bitcoin (uma com as novas regras que permitem aos mineiros fazer blocos mais rápidos e outra sem) resulta em caos ou recompensa. Esse bloqueio de caminhos de bifurcação poderia ter efeitos de ondulação em todas as criptografia, não apenas Bitcoin. De qualquer forma, como todos os olhos interessantes estão assistindo (e mineração), os Kagglers estão compartilhando conjuntos de dados de criptografia com o mundo da ciência dos dados em Kaggle. Um é um Ethereum Historical Dataset que contém todos os dados desde a sua concepção até hoje. O outro é um conjunto de dados histórico Bitcoin que contém dados em intervalos de um minuto até 2012.

A Kagglers iniciou algumas análises usando o Kernels para explorar os dados - especificamente usando os kernels do notebook Python (desenvolvido por Jupyter). Como você pode ver, Ethereum e Bitcoin aumentaram de valor: Preço de Ethereum ao longo do tempo, código. Preço Bitcoin ao longo do tempo, código. Intrigado e quer começar a analisar? Você pode baixar os conjuntos de dados da Kaggle. Confira os links que compartilhamos quando os apresentamos pela primeira vez: Algumas coisas que você pode fazer com esses conjuntos de dados: Experiência com estratégias de negociação Compare Bitcoin e Ethereum em uma análise, adicionando ambas as fontes de dados a um kernel (mostro como fazer isso em um tutorial aqui) Publique conjuntos de dados históricos de outras criptografia e convide a comunidade a colaborar. Graças a Mikel por me ensinar uma coisa ou duas sobre o mundo dramático de Bitcoin e cryptocurrencies! A história é muito mais complicada e matizada do que eu esbocei, claro, mas espero que você esteja pelo menos inspirado a aprender mais como eu sei que sou. Interessado em iniciar um projeto de dados no Kaggle? Chegue-se a mim no @MeganRisdal no Twitter e ficaria feliz em ajudá-lo ou a sua organização a começar. Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam. Community Advocate e Datasets Product Lead em Kaggle.

Apaixonado por ciência de dados de dados aberta. Apresentando Kaggle Datasets. Na Kaggle, queremos ajudar o mundo a aprender com os dados. Isso parece audaz e grandioso, mas as maiores barreiras para isso são incrivelmente simples. É difícil acessar dados. É difícil entender o que há nos dados depois de acessá-lo. Queremos mudar isso. É por isso que criamos uma casa para conjuntos de dados públicos de alta qualidade, Kaggle Datasets. Os conjuntos de dados Kaggle possuem quatro componentes principais: Acesso: acesso simples e consistente aos dados com licenciamento claro Análise: uma maneira de explorar os dados sem baixá-lo Resultados: visibilidade ao trabalho anterior que foi criado nos dados Conversação: fóruns e comentários para discutir as nuances dos dados. Você está interessado em publicar um de seus conjuntos de dados no kaggle. com/datasets? Clique em "Novo Conjunto de Dados" nos Conjuntos de Dados do Kaggle. Acesso simples e consistente aos dados. Você possui uma página desenhada de forma limpa com vários elementos básicos: um único link de download para obter todo o conjunto de dados e uma descrição clara dos dados.

As informações da licença também são explicitamente necessárias para cada conjunto de dados, para que você saiba se e como você pode usá-lo. Uma maneira de explorar os dados sem baixá-lo. Captura de tela de um Script Kaggle sendo editado no Inquérito comunitário americano 2013. O Kaggle Scripts está habilitado em todos os conjuntos de dados publicados através dos conjuntos de dados Kaggle. Isso permite que você execute o código diretamente nos conjuntos de dados, publique os resultados e guarde os outros scripts de uma maneira reprodutível, sem precisar baixar os dados. Nossos ambientes computacionais padronizados R, Python e Julia são pré-carregados com todos os pacotes de análise e visualização que os cientistas de dados usam normalmente. Você não precisa se preocupar com instalações de pacotes quebradas ou conflitos de versão de software - você pode entrar e começar a codificar imediatamente. Para aqueles curiosos sobre os detalhes técnicos por trás do Kaggle Scripts, você tem 8 GB de RAM e 2 núcleos de computação para trabalhar. O código é executado nos contêineres kaggle / rstats, kaggle / python e kaggle / julia, que você também pode extrair do Docker Hub. Visibilidade ao trabalho anterior que foi criado no conjunto de dados. A página Kaggle Scripts para o conjunto de dados do American Community Survey de 2013. O trabalho feito no Kaggle Scripts é salvo e publicado publicamente por padrão. Isso significa que, quando você estiver chegando a um novo conjunto de dados, você não precisa começar do zero. Você tem todo o trabalho que outros cientistas de dados já criaram para aproveitar como ponto de partida. Você pode rapidamente virar os scripts mais populares que foram publicados para obter uma melhor compreensão do que está nos dados e o que você pode fazer com ele. Você pode até receber qualquer script (que cria uma cópia editável) e estendê-lo para criar seu próprio trabalho. Você não precisa começar com uma ardósia completamente vazia.

O ambiente Kaggle Datasets + Kaggle Scripts fornece uma maneira legal para você compartilhar os insights que você descobre nos dados. Outros terão mais confiança nos seus resultados, pois eles têm o código e os dados que você usou para criá-los. À medida que você usa Kaggle mais, isso tem o benefício adicional de construir seu portfólio de ciência de dados. Todo script que você publica é salvo automaticamente no seu perfil do Kaggle. Perfil do usuário de um Kaggle, destacando seus scripts. Fóruns e comentários de scripts para discutir as nuances dos dados. O fórum para o conjunto de dados do American Community Survey de 2013. Cada conjunto de dados tem uma história por trás disso. Os dados do mundo real não provêm de uma sala limpa artificial ou de uma equação matemática, é bagunçado e ruidoso. Depois de executar centenas e centenas de competições de aprendizagem de máquinas, vimos nossa parcela de conjuntos de dados desordenados. Um punhado de exemplos incluem: Os vôos que aterrissem antes de retirarem os buldózeres fabricados no ano 1000 CE foto de uma baleia direita defecante um ensaio de pontuação perfeita que acabou de dizer: "Este ensaio teve boas notas, mas, tanto quanto eu posso dizer, é gibberish" Atirar dados sobre uma parede e esperar que as pessoas façam coisas excelentes com isso não funciona. O contexto e a história por trás dos dados são importantes, e os fóruns permitem descobrir isso através de discussões entre cientistas de dados e também com as organizações que publicam os dados. Seleção de conjuntos de dados Kaggle.

Toda essa funcionalidade não tem sentido, sem conjuntos de dados divertidos, interessantes e perspicazes para acessar através dele. Nós criamos o kaggle. com/datasets com um pequeno número de conjuntos de dados interessantes e populares. Alguns dos nossos favoritos incluem: US Baby Names: o número de bebês nascidos com cada nome por estado e ano Meta Kaggle: um conjunto de dados em Kaggle World Food Facts: um banco de dados de informações nutricionais de alimentos em todo o mundo Salários de San Francisco: um banco de dados de funcionários do condado em São Francisco. Os scripts exploratórios nestes conjuntos de dados ilustram os benefícios de capturar código e resultados ao lado dos dados: você não precisa carregar os dados e trabalhar com ele para ter uma boa compreensão do que ele contém. Esta é a nossa incursão inicial no mundo dos conjuntos de dados públicos, e está longe de ser completa. Estaremos desenvolvendo e iterando ativamente na seção do site para um futuro próximo. Informe-nos sobre os comentários. Você tem algum conjunto de dados que você gostaria de ver disponível no Kaggle? Publique-os aqui. Isto é fantástico! Lá vai o meu fim de semana. 🙂 Incrível, obrigado!

Eu sei o que você quer dizer! A curiosidade assume e as horas passam. Este é um site muito legal! Estou ansioso para explorá-lo! Obrigado Kaggle! US Search Desktop. Agradecemos seus comentários sobre como melhorar a Pesquisa do Yahoo. Este fórum é para você fazer sugestões de produtos e fornecer feedback pensativo. Estamos sempre tentando melhorar nossos produtos e podemos usar o feedback mais popular para fazer uma mudança positiva! Se você precisar de assistência de qualquer tipo, visite nosso fórum de suporte comunitário ou encontre ajuda própria em nosso site de ajuda.

Este fórum não é monitorado quanto a problemas relacionados ao suporte. O fórum de comentários do produto do Yahoo agora requer uma ID e senha de Yahoo válidas para participar. Agora você precisa fazer o login usando sua conta de e-mail do Yahoo para nos fornecer feedback e enviar votos e comentários às ideias existentes. Se você não possui uma ID do Yahoo ou a senha para sua ID do Yahoo, inscreva-se para uma nova conta. Se você tiver uma ID e senha de Yahoo válidas, siga estas etapas, se desejar remover suas postagens, comentários, votos e / ou perfil no fórum de comentários do produto do Yahoo. Vote em uma ideia existente () ou publique uma nova ideia ... Como faço para redefinir o yahooMail para o estilo antigo. Como faço para redefinir o yahooMail para o estilo antigo. O Yahoo está contribuindo para notícias políticas negativas. pare isso sozinho. Pare de publicar artigos de notícias negativas todos os dias da página inicial do Yahoo sobre política.

Você mostra sua atitude liberal de seus escritores! Nosso país & amp; A economia está melhor do que em anos anteriores. O emprego está em baixa recorde. Todas as culturas / raças estão se beneficiando. Pessoas com 401Ks e outros investimentos estão crescendo - o mercado de ações cresceu 30%. O setor imobiliário está a um ritmo não visto em 30 anos! Os preços do gasóleo e do óleo de aquecimento são estáveis ​​- o "mercado livre" está funcionando. Pare de culpar nosso presidente e conservadores por tudo errado em nosso país. Os liberais estiveram encarregados das últimas duas décadas e dirigiram a maioria das grandes cidades. Muitas dessas cidades estão quebradas! diga a verdade!

Os fatos não mentem. Pare de publicar artigos de notícias negativas todos os dias da página inicial do Yahoo sobre política. Você mostra sua atitude liberal de seus escritores! Nosso país & amp; A economia está melhor do que em anos anteriores. O emprego está em baixa recorde. Todas as culturas / raças estão se beneficiando. Pessoas com 401Ks e outros investimentos estão crescendo - o mercado de ações cresceu 30%. O setor imobiliário está a um ritmo não visto em 30 anos! Os preços do gasóleo e do óleo de aquecimento são estáveis ​​- o "mercado livre" está funcionando. Pare de culpar nosso presidente e conservadores por tudo errado em nosso país. Os liberais foram responsáveis ​​pelo último ... mais.

Você continua complicado o todo. . Mesmo assim, não consigo acessar minha conta sem motivo aparente. Ensine defesa como fazer um tackle. você teve a liderança, como de costume a defesa não sabe como enfrentar. eles estão muito ocupados pendurados ou tentando jogar um bloco. É um fato conhecido se você pega os pés. A corrida acabou. Informações e dados instantâneos da Universidade e da Instituição no lado direito dos resultados de pesquisa desatualizados? Por que não atualizar as informações sobre universidades e instituições que resultam no lado direito da página após uma pesquisa. Quando eu procurei na minha alma mater, notei que a taxa de aceitação mais recente foi de 3 anos atrás, enquanto tanto a Google quanto a Bing têm taxas de aceitação mais recentes e atualizadas. Estes refletem com mais precisão os critérios e a posição de admissão das universidades. Como os dados são gerados a partir de wikipedia, por que não apenas atualizar algumas das informações.

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De estilo 1 Maktoob ألعاب مكتوب 0 idéias Maktoob شاشة مكتوب 28 ideias Malásia Homepage 15 idéias Malásia Notícias 58 ideias Malásia com segurança 6 idéias Malásia Vídeo 0 ideias Malásia Tempo 1 ideia Merchant Solutions 1 ideia My Yahoo 31,801 ideias Meu Yahoo - backup 1 ideia My Yahoo - US 9,175 ideias Meu Yahoo archive 314 idéias Novo email 8,193 ideias Novo email * 1,802 ideias Nova Zelândia Negócios & Finanças 131 ideias Nova Zelândia Página inicial 1.040 idéias Nova Zelândia com segurança 3 idéias Nova Zelândia Tela 0 idéias Notícias do PH ANC 21 ideias Filipinas Celebridade 214 ideias Filipinas Homepage 6 idéias Filipinas Notícias 123 idéias Filipinas com segurança 12 idéias Filipinas Vídeo 0 idéias Filipinas Tempo 3 idéias Pick N Roll 19 ideias Postmaster 41 ideias Pro Football Pick'em 101 idéias Varejo Pulse 0 idéias Rivais 10 idéias com segurança 165 idéias Tela para idéias iOS 0 Busca extensões 92 idéias Pesquisar Downloads de produto 88 idéias Segurança 497 ideias Experiência de login 79 idéias Singapura Entretenimento 20 idéias Singapura Finanças 230 idéias Cingapura Página inicial 1.047 idéias Cingapura Notícias 212 ideias Cingapura com segurança 11 idéias Cingapura Tela 19 idéias Cingapura Tempo 4 idéias Cingapura Yahoo Beleza 0 idéias Cingapura Yahoo Ideias da celebridade 4 Cingapura Yahoo Finanças 0 idéias Cingapura Yahoo Filmes 0 idéias Cingapura Yahoo Notícias 0 idéias Cingapura Yahoo Ideias de estilo 4 Idéias da celebridade da África do Sul África do Sul Página inicial 373 idéias Então uth Africa News 23 ideias Esportes Android 1,530 ideias Esportes CA 32 ideias Esportes iOS 1.024 ideias Desporto Redesign 3.147 ideias SportsReel 6 ideias StatTracker Beta 549 ideias Survival Futebol 81 ideias Taiwan Yahoo 名人 娛樂 0 ideias Taiwan Yahoo 運動 0 ideias Tailândia Safely 2 ideias Toolbar Mail App 216 ideias Toolbar Weather App 72 ideias Tourney Pick'em 41 ideias UK & amp; 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conjuntos de dados. 20 пользователей находятся здесь. Contribuidor principal de cavedave Inform8n hypd09 tornato7 Stuck_In_the_Matrix pushshift. io thecodingdude AutoModerator Flairer ai_mod о команде модераторов & raquo; a primeira página da internet. e inscreva-se em uma das milhares de comunidades. Quer adicionar à discussão? помощь правила сайта центр поддержки вики реддикет mod guidelines связаться с нами. приложенияи инструменты Reddit para iPhone Reddit para o site móvel Android кнопки. Использование данного сайта означает, что вы принимаете пользовательского соглашения и Политика конфиденциальности. &cópia de; 2018 reddit инкорпорейтед. Все права защищены. REDDIT e o logotipo ALIEN são marcas registradas da reddit inc. & pi; Renderizado pelo PID 100709 no app-320 em 2018-01-08 14: 17: 21.648291 + 00: 00 executando 0578692 código do país: DE. Como posso encontrar um conjunto de dados no Kaggle? No momento, existem literalmente milhares de conjuntos de dados no Kaggle e mais são adicionados todos os dias.

É um recurso fabuloso, mas com tantos conjuntos de dados às vezes pode ser um pouco complicado encontrar um conjunto de dados no tópico exato em que você está interessado. Felizmente, aprendi algumas dicas e truques nos últimos meses que podem ajudá-lo Fora! Pesquisando a partir da página de conjuntos de dados. Na maioria das vezes, eu prefiro procurar conjuntos de dados dentro da página de conjuntos de dados. Você pode acessar a página de conjuntos de dados clicando na guia "conjuntos de dados" que aparece no topo das páginas da Kaggle. Uma captura de tela da página de conjuntos de dados. Você pode acessar a página de conjuntos de dados clicando na guia "Conjuntos de dados" na parte superior da página, marcada aqui com uma caixa azul e uma seta azul apontando para ela. Quando você usa a barra de pesquisa na página de conjuntos de dados, ao contrário de usar a barra de pesquisa na parte superior da página, você receberá uma nova página com todos os seus resultados de pesquisa. A barra de pesquisa de conjuntos de dados está no lado direito da tela. Tem o texto "Pesquisar conjuntos de dados" nele.

Aqui, tem uma caixa azul desenhada em torno dela e uma flecha azul apontando para ela. A partir desta escrita, a pesquisa da Kaggle suporta uma sintaxe de pesquisa extra. Isso significa que você pode usar as seguintes modificações para ser mais exato em suas pesquisas. "": Colocar seu texto de pesquisa entre aspas duplas ("") procurará a frase exata que está entre aspas. "Bolo de chocolate" retornará resultados sobre bolo de chocolate, mas não barras de chocolate ou bolo de veludo vermelho. +: Colocar um sinal de mais (+) entre duas palavras, sem espaços entre eles, retornará resultados de pesquisa que tenham o primeiro termo e o segundo mandato. "chocolate + bolo" retornará resultados com chocolate e bolo, mas eles não precisam aparecer ao lado do outro. | : Colocar um pipe (|) entre duas palavras retornará resultados que tenham o primeiro termo ou o segundo termo neles. "Bolo | chocolate" retornará resultados sobre bolo ou chocolate. *: Se você está procurando coisas com múltiplas grafias, você pode usar um asterisco (*) para significar "qualquer personagem aqui". "choc *" retornará resultados que começam com "choc", como "choclate", "chocked" ou "chockablock".

-: Colocar um sinal de menos (-) na frente de uma palavra retornará resultados que não contêm essa palavra. "bolo-chocolate" irá retornar resultados sobre o bolo que também não contém a palavra "chocolate". Encontrando algo específico em seus resultados de pesquisa. Se a sua pesquisa tiver muitos resultados, às vezes pode ser útil pesquisar na página de resultados de pesquisa que a Kaggle retornou usando a função "Encontrar na página" do seu navegador. Na maioria dos navegadores da Web, você pode pesquisar em uma página da Web pressionando CTRL + F (CMD + F em um Mac) e depois inserir o texto que deseja procurar. Você pode pesquisar em sua página de resultados de pesquisa usando a pesquisa do seu navegador. Pressione CTRL + F (CMD + F em um Mac) para abrir uma janela de pesquisa e digite seu texto de pesquisa. Os jogos serão destacados na sua página e na barra de rolagem da página à esquerda da sua tela. Você também pode classificar seus resultados de pesquisa de diferentes maneiras: Hotness: Esta é a maneira padrão pela qual os resultados são classificados. O hotness é determinado por uma série de fatores, incluindo popularidade geral e aumento da atividade ao longo de um determinado período de tempo. A maioria dos votos: classifica os resultados pelo número de votos que receberam. Atualizado recentemente [Minha recomendação]: classifica os resultados com base em como eles foram atualizados recentemente (criado ou uma nova versão adicionada). Esta é a minha maneira preferida pessoal de classificar os resultados da pesquisa: os outros são mais propensos a exibir conjuntos de dados populares e mais antigos.

Prefiro ver conjuntos de dados mais novos. Entre outras vantagens, descobri que os carregadores de dados que atualizaram recentemente seus conjuntos de dados são mais propensos a responder a perguntas e comentar sobre os kernels. Recentemente Ativo: Isso classifica os resultados com base em como recentemente alguém interage com um conjunto de dados, incluindo comentando e iniciando ou executando kernels. Relevância: classifica os resultados com base em quão relevante eles são para a sua consulta. O menu suspenso mostra diferentes formas de ordenar os resultados da pesquisa. Pessoalmente, eu prefiro usar "Atualizado recentemente", que irá mostrar os conjuntos de dados mais recentes. Destaque em relação a todos os conjuntos de dados. Por padrão, você só exibe conjuntos de dados "apresentados" na página de conjuntos de dados. Os conjuntos de dados são selecionados para serem apresentados pelos membros da equipe Kaggle. Os conjuntos de dados em destaque devem estar bem documentados, limpos e prontos para usar. No entanto, nem todos os conjuntos de dados são apresentados e vários conjuntos de dados de alta qualidade podem não ser apresentados ainda.

Se você quiser ver todos os conjuntos de dados, não apenas aqueles que foram escolhidos para serem apresentados, você pode fazer isso alternando da aba "destacada" para a aba "tudo", clicando na palavra "tudo". Você também verá conjuntos de dados em destaque, que serão distinguidos por um emblema cinza "Destaque" à esquerda do título. Você pode escolher ver todos os conjuntos de dados, não apenas os que foram escolhidos para serem apresentados, clicando no texto "Todos", aqui rodeado por uma caixa azul. Você pode ver que, neste exemplo, "Ratings de Barras de Chocolate" foi apresentado, mas "Oreo Flavors Taste-Test Ratings" não foi. Outra maneira de encontrar conjuntos de dados é usando tags (um recurso relativamente novo). Você pode procurar uma marca específica de duas formas. O primeiro é clicando na etiqueta na lista de conjuntos de dados ou em uma página de conjunto de dados. Isso retorna uma lista de conjuntos de dados com tags correspondentes. A segunda é pesquisando a tag na caixa de pesquisa. Você pode fazer isso adicionando "tag:" e depois o nome da tag em aspas simples. Se houver espaços na etiqueta, inclua-os. tag: 'food and drink': pesquisa de conjuntos de dados com a etiqueta "food and drink" tag: 'internet': pesquisa de conjuntos de dados com a tag "internet" Há um conjunto de tags que cobrem uma grande variedade de tópicos que os editores de dados usam para tornar seus dados mais visíveis.

Agora, não existe uma maneira de os usuários adicionarem suas próprias tags únicas. Eu recomendaria clicar em tags para saber mais sobre quais tags há em vez de usar a pesquisa de texto e tentar adivinhar se existe uma determinada etiqueta. Os proprietários do conjunto de dados marcam seus conjuntos de dados para o conteúdo deles. Aqui podemos ver que ambos esses conjuntos de dados são marcados para "alimentos e bebidas", então, se nos interessados ​​em conjuntos de dados semelhantes, provavelmente devemos verificar essa etiqueta! Você pode verificar conjuntos de dados com uma tag específica clicando na etiqueta. Pesquisando a partir da barra de pesquisa na parte superior da página. Uma captura de tela que mostra a localização da barra de pesquisa na página de destino principal da Kaggle. Está no canto superior esquerdo da página, e tem o texto "Pesquisar kaggle" nele. Normalmente, eu procuro na barra de pesquisa na parte superior das páginas da Kaggle somente se estiver procurando por algo específico que eu já conheço.

É um atalho útil, mas para pesquisa detalhada eu prefiro pesquisar dentro da página de conjuntos de dados. À direita, você pode ver que os melhores resultados quando busco "chocolate in: dataset" são ambos os conjuntos de dados. À esquerda, você pode ver isso quando eu apenas busco "chocolate", os melhores resultados são, por ordem: um conjunto de dados, um kernel e um usuário. Quando você usa a barra de pesquisa na parte superior das páginas do Kaggle, você não receberá uma nova página com todos os resultados da sua pesquisa. Em vez disso, você receberá uma lista dos dez melhores resultados de pesquisa para sua pesquisa. (Isso pode ser útil se você estiver olhando rapidamente alguma coisa.) Se você está procurando conjuntos de dados, você deve adicionar "in: datasets" após os termos da sua pesquisa para se certificar de que os resultados que você está recebendo são mais relevantes para você. Essas são praticamente todas as minhas dicas sobre como encontro dados no Kaggle! Se você está realmente preso tentando encontrar um tipo específico de dados que você deseja usar no Kaggle, lembre-se de que você sempre pode enviar o seu próprio. Agradável redação. Para o recurso de pesquisa, reutilizar a pesquisa personalizada do google teria sido excelente. Exploração de Dados com Scripts Kaggle.

Neste curso você começará a aprender a arte e a ciência da exploração de dados. Você também se familiarizará com alguns dos pacotes de visualização mais amplamente utilizados na ciência dos dados. Você terá a chance de explorar uma série de conjuntos de dados divertidos e interessantes, como o American Community Survey de 2013, dados de pombos, dados sobre o comprimento dos pauzinhos e preços de maconha nos EUA. Depois de completar o curso, você poderá fazer o upload do seu primeiro script Kaggle. Capítulo de bônus: depois de ter terminado seus exercícios no DataCamp, é hora de começar a criar um portfólio de ciência dos dados com suas novas habilidades! Neste capítulo de bônus, você terá a chance de publicar análises em Kaggle Scripts que você personalizou com informações de sua própria vida. (Básico) Visualize um conjunto de dados em US Baby Names para aprender a popularidade do seu nome ou o nome de um amigo nos EUA ao longo dos últimos 100 anos. (Intermediário) Crie uma análise polida no RMarkdown que encaminha os leitores através de mudanças recentes na faculdade em que você participou ou gostaria de participar. Você explorará as mudanças na inscrição, taxa de matrícula, taxa de admissão e tipos de licenciatura. (Avançado) Cada um dos scripts de Ben termina com sugestões para criar uma análise ainda mais fácil. Quais você pode usar para estender seu trabalho? Para começar cada exercício, siga o link para um script que foi criado pelo CTO Ben Hamner da Kaggle. Revise o código ou saída para encontrar instruções para criar uma análise personalizada. Em seguida, clique em Fork no script para criar uma cópia editável e começar.

Analisando o Inquérito Comunitário Americano 2013. Neste primeiro capítulo, você usará os dados do American Community Survey de 2013 para descobrir se é sensato prosseguir um PhD ou não. O resultado final deste capítulo será o seu próprio script Kaggle que você pode adicionar à sua conta Kaggle. Pombos, pauzinhos, prata espanhola e maconha. Analise dados de corrida de pombos, descubra o tamanho ideal para seus pauzinhos, trate a produção de prata espanhola no século 18 e mapeie o preço médio da maconha nos diferentes estados dos EUA.