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Recensioni Kaggle (33)

Recensioni

Recensioni Kaggle (33)

4.7
Recensioni 33

Review Summary

Generated using AI from real user reviews
Gli utenti lodano costantemente la piattaforma per la sua **ampia varietà di dataset** e la **comunità di supporto** che migliora l'apprendimento. Molti apprezzano le risorse estese disponibili sia per i principianti che per i data scientist esperti, rendendola uno strumento prezioso per lo sviluppo delle competenze. Tuttavia, alcuni utenti notano che l'**interfaccia utente può essere migliorata**, il che può rappresentare una sfida per i nuovi arrivati.
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Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Kapil K.
KK
Graduate Data Engineer
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Meglio praticare il Machine Learning - Kaggle"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Per me, Kaggle è di gran lunga la migliore piattaforma per il machine learning. Poiché utilizza i notebook per eseguire il codice, l'esecuzione del codice diventa molto più semplice poiché possiamo eseguire le celle. Inoltre, scaricare qualsiasi libreria è piuttosto comodo su Kaggle. Ottenere i dati da diverse fonti è anche facile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

L'unica cosa in cui penso che Kaggle stia rallentando è l'avvio di un cluster, poiché a volte ci vuole un po' più di tempo per iniziare. Quindi il team di Kaggle può lavorare per renderlo più efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ashish K.
AK
Data Analyst
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Kaggle"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Kaggle è una delle migliori piattaforme dove i data scientist o i data analyst possono trovare i migliori dataset per creare modelli di machine learning. Fornisce vari dataset che includono immagini, testo, audio di ogni tipo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Kaggle fornisce molte opzioni dove non trovi il dataset che è migliore per i tuoi modelli che stai addestrando per il tuo modello. E a volte devi pulire i dati nel dataset. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Software per computer
US
Enterprise (> 1000 dip.)
"Migliore piattaforma per la scienza dei dati"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Kaggle è una grande piattaforma per mostrare le proprie competenze in data science. Ha un vasto bacino di dataset. Offre anche opportunità di visualizzare i notebook di altri data scientist e connettersi con loro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Kaggle offre GPU gratuite solo per un tempo limitato

I concorsi Kaggle danno importanza solo alla metrica di punteggio, ma la scienza dei dati è molto più che precisione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aïcha B.
AB
Coordinator
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Molto utile se stai cercando set di dati completi!"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Ampia gamma di set di dati completi. Molto pratico e veloce per trovare ciò che stai cercando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Non ho trovato alcun svantaggio nell'usare Kaggle. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi
UT
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Lo uso quasi quotidianamente"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Serve come piattaforma di codifica, ha dataset illimitati che sono altamente diversificati e coprono quasi tutti gli argomenti esistenti, ospita molteplici competizioni che non solo aiutano a risolvere problemi urgenti attraverso l'IA grazie ai vari contributi degli utenti, ma forniscono anche un'esperienza pratica agli ingegneri di IA e ML in tutto il mondo con diversi livelli di esperienza. Ha anche una grande comunità di professionisti, ingegneri ed appassionati che sembrano sempre avere le risposte alle mie domande con un grande livello di supporto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Non molto onestamente, ma a volte per le competizioni alcune regole sono molto chiare o non menzionate affatto, ad esempio nella mia ultima competizione con Kaggle non c'era alcuna menzione di quando presentare il codice stesso e sono rimasto sorpreso che dovesse essere presentato prima di una certa scadenza che non era stata menzionata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ashish A.
AA
Developer
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Kaggle aiuta davvero i nuovi Data Scientist per un grande inizio"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Sono un appassionato di dati e stavo davvero lottando per iniziare finché non ho trovato Kaggle. La parte migliore di Kaggle è che offre una gamma di dataset, un editor online e risorse di calcolo, e sono gratuiti e sufficienti per i nuovi utenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Kaggle è il migliore e non ha nulla da non apprezzare, ma comunque ne parliamo. Fornisce accesso alla GPU per solo 37 ore a settimana. Ma molti di noi sono d'accordo con questo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Piyush S.
PS
Software Analyst
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Kaggle - Accesso a tutti gli strumenti di cui hai bisogno per il Machine Learning e la Data Science"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

La cosa migliore di Kaggle è che, prima di immergersi direttamente nelle competizioni e in altre attività, si può prima imparare dai Corsi e Certificazioni offerti da Kaggle. Fornisce un'educazione approfondita al discente su come funzionano effettivamente le cose. Oltre a questo, offre accesso remoto a hardware e software che si potrebbero solo sognare. La comunità è di gran lunga migliore e più precisa di quella di Stack Overflow, poiché vengono affrontate solo domande pertinenti. È un pacchetto completo dal livello Principiante all'Avanzato in Machine Learning e Data Science. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Poiché Kaggle è basato su cloud, funziona su server e quindi è lento all'avvio. Tuttavia, attira l'attenzione dalla sua leggera lentezza alle sue funzionalità in pochissimo tempo. Se solo si potesse fare qualcosa per un'inizializzazione più veloce dei notebook nei browser (anche se è ancora il miglior prodotto che si possa immaginare) potrebbe diventare migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Kushagra G.
KG
AngelHack Student Ambassador (India)
Enterprise (> 1000 dip.)
"La migliore comunità e piattaforma di Data Science"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

La cosa che amo di Kaggle è che ha una vasta gamma di dataset infiniti e una comunità globale di data scientist da cui imparare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Per ora, assolutamente non c'è nulla che non mi piaccia di Kaggle, tutto è il migliore. Ma l'interfaccia utente può ancora essere migliorata di più. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Homayoon K.
HK
Data Scientist
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Piattaforma Kaggle"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Kaggle è una piattaforma eccellente e la più grande comunità di data science al mondo dove puoi imparare qualsiasi cosa da zero a eroe leggendo diversi dataset, notebook, ricerche, domande, ecc. A mio parere, Kaggle è un'università gratuita dove diventi un professionista in ruoli di lavoro nella data science semplicemente leggendo e lavorando sui tuoi notebook. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Suggerirei di inserire il comando "Shift-Tab: tooltip" per ottenere tutte le informazioni facilmente, proprio come in Jupyter Notebook. Ma, nel complesso, tutto è eccellente e passo molto tempo a leggere e scrivere codice su Kaggle. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

deniz y.
DY
Business Intelligence Manager
Enterprise (> 1000 dip.)
"Educativo e di qualità"
Cosa ti piace di più di Kaggle?

Imparo molte informazioni, specialmente nelle competizioni. Ci sono modelli molto buoni scritti nel campo del machine learning. Sul sito; ci sono vari set di dati qualificati che sono aperti a tutti. Una grande piattaforma per i data scientist. Puoi eseguire i codici scritti in R o Python nel browser internet. La sua performance è piuttosto buona. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Kaggle?

Alcuni utenti pubblicano i risultati dei loro modelli in modo fuorviante. Il sistema di moderazione potrebbe arrivare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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