Kaggle，作为全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台，自2010年成立以来，为数据科学和人工智能领域的专业人士和爱好者提供了一个展示才华、交流学习的舞台。在这个平台上，数据科学和机器学习专业人士可以参与各种不同领域的竞赛，与全球范围内的其他参赛者竞争，解决现实世界中的问题。以下是关于Kaggle竞赛的详细信息，希望对你有所帮助。

一、竞赛要求：

1、参赛时间：全年滚动，随时可以报名。

2、适合人群：对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣的高中生及有一定计算机背景的大学生，可以以个人或组队的形式参加比赛，参赛时可以相互分享经验。

3、竞赛流程：

- 注册账号（一人只能有一个账号）

- 选择想要参赛的项目

- 下载题目的数据

- 时间截止评出最优者

- 获奖队伍必须提交源代码注

二、竞赛形式 ：

1、Classic：在比赛开始后，用户可以访问完整的数据集，并且可以选择在本地或在线进行建模、预测生成预测文件，最后提交预测结果。目前大多数比赛采取本形式。

2、Two-stage：分为第一阶段和第二阶段，第二阶段建立在第一阶段的结果上，第一阶段完成才可参加第二阶段。

3、Kernels：参赛者必须在线提交代码，更加公平，每个参赛者都使用相同配置的电脑。

三、竞赛奖项：

Kaggle的用户评价体系是基于三个维度的：竞赛、代码以及社区参与。根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级：

1、Novice ：初始等级，只要注册就算

2、Contributor ：添加资料信息，并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。

3、Expert ：获得两枚竞赛铜牌；5枚代码铜牌；以及50枚讨论铜牌

4、Master ：获得一枚竞赛金牌，两枚竞赛银牌；10枚代码银牌；50枚讨论银牌以及总共200枚讨论奖牌

5、Grandmaster ：获得5枚竞赛金牌，solo竞赛金牌；15枚代码金牌；50枚讨论金牌以及总共500枚讨论奖牌。

四、竞赛建议：

1、编程语言最基础的入门学者也需要学会初步使用一门编程语言。对于毫无基础的新手，推荐使用Python，因为Python作为一种强大的胶水语言，可迅速入门。

2、探索数据光有编程语言是不够的，还需要学习如何探索性分析你手上的数据，这是进入数据科学的第一步。因为通常到手的数据都多到不可思议，你要学会取舍和迅速获取最有用的信息。

3、模型训练熟悉使用机器学习库，培养良好的习惯，为之后的工作做铺垫实战，从初级可以逐渐增加难度。

以上就是Kaggle竞赛的基本信息。如果有同学想要参加这项竞赛，并且需要有针对性的竞赛指导，可以直接和我们联系，我们会及时为你提供帮助和支持。