Kaggle เป็นแพลตฟอร์มสำหรับ Predictive Modelling และการแข่งขันด้าน Analytics เพื่อหา Model ที่ดีที่สุดสำหรับ Dataset จากบริษัทและบุคคลทั่วไป [อันนี้ คำอธิบายอย่างเป็นทางการ [1] ] กล่าวให้ง่ายกว่านั้น Kaggle เป็นสนามทดลองสำหรับคนที่อยากจะทำงานด้าน Data Science โดย ไม่ต้องนับ 0 จากการติดตั้ง OS, Software โน่นนี่นั่น, Library ต่างๆ แล้วต้อง Configuration ให้ทำงานร่วมกันได้ อีกทั้ง เพียงแค่ สมัคร หรือ Authentication ด้วย Facebook, Google, Yahoo แล้ว สร้าง Profile ของตัวเอง เป็นอันเรียบร้อย หลังจากนั้น เราจะได้ “Kernel” ซึ่งจริง ๆ ก็คือ Virtual Machine ที่พร้อมใช้งาน สเปคเครื่องคือ [2] 4 CPU 16 GB RAM 6 Hours Execution Time 1 GB of disk space เอาไว้เก็บ Output จากการทำงาน สามารถใช้ GPU ในการคำนวณได้ด้วย ติดตั้ง Jupyter Notebook – Interactive Web สำหรับเขียน Code ภาษา Python/R เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้ สามารถเพิ่ม Collaborator เข้ามาร่วมงานกันได้ด้วย ทั้งในส่วนของ Kernel และ Dataset ส่วนต่อไปคือ Dataset ก็จะมีผู้คนทั่วโลกได้ Upload ที่เปิด “Public” ให้พวกเราได้ลองวิเคราะห์กัน รวมถึง เราสามารถนำข้อมูลของเราเอง ขึ้นไปวิเคราะห์ก็ได้ โดยกำหนดให้เป็น “Private” ก็ได้เช่นกัน ชนิดของ Dataset ประกอบด้วย CSV JSON SQLite Archives BigQuery นอกจากนั้น ยังมีส่วนของการเรียนรู้ จาก Learn [3] ให้ศึกษาได้ตั้งแต่ การเขียนโปรแกรมภาษา Python, Machine Learning, Pandas, Data Visualization, SQL, R, Deep Learning สรุปคือ จากที่ทดลองทำผิดทำถูกมานานเป็นเวลา 2 ปีกว่า เพื่อ “สร้าง” ระบบของตนเอง (โดยพยายามสร้าง Hadoop Cluster + Spark) และ การศึกษาการเรียนภาษา Python บนเครื่อง Notebook ของตนเอง ซึ่งพบว่า เมื่อมีการประมวลผลหนัก ๆ เครื่อง  Core i5 , 8 GB ก็ยังหน่วง ๆ ไม่ไปไหนมาไหนเลย หลังจากได้ลองใช้ Kaggle ในเวลาไม่นาน ก็เข้าใจ Concept ของ Data Science มากขึ้น   ในบทความต่อ ๆ ไป จะมาแสดงตัวอย่างการใช้งานครับ ตอนนี้ ดู Youtube ไปพลาง ๆ What’s Kaggle? Introduction to Kaggle Kernels How to Make a Data Science Project with Kaggle   Reference: [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Kaggle