Изучаю DS около 8 месяцев - прошел курсы по питону, пандасу и немного по sklearn. Теперь хочу практиковаться на реальных задачах. Kaggle знаю, но там соревнования кажутся мне пока слишком сложными. Есть что то с более низким порогом входа? Или может сайты где дают задачи нарастающей сложности?
По личному опыту: Kaggle пугает поначалу, но если взять старое завершенное соревнование и читать топ-ноутбуки победителей - это золото. Не пытайся выиграть, пытайся понять почему у них работает. Плюс в Kaggle есть Datasets - можешь взять любой датасет и просто поиграть с ним без давления соревнования.
EDA на реальных данных делает для понимания больше, чем десяток курсов. Возьми что то близкое тебе по интересу - спорт, музыка, кино - и начни копать.
Для прокачки именно SQL и аналитики - LeetCode (раздел Database) и Mode Analytics. Для ML - Kaggle Playground. Для общей практики по питону и алгоритмам - HackerRank или Codewars.
DrivenData - как Kaggle, но соревнования там более учебные и часто социально значимые (медицина, климат). Порог входа ниже. Плюс у Kaggle есть раздел Learn с интерактивными курсами и тут же Competitions - Playground Series, это специально облегченные соревнования для практики.
Вопрос не в платформе, а в подходе. 8 месяцев курсов - это хорошо, но пока у тебя нет собственного проекта от начала до конца, ты не DS-специалист, ты человек который прошел курсы.
Советую: забудь про площадки с готовыми задачами. Придумай собственный маленький проект - спарси данные с какого нибудь сайта, почисти, построй дашборд или модель, выложи на гитхаб. Это в 10 раз полезнее для резюме и понимания, чем 100 решенных задачек на литкоде.
Еще есть Stepik - там есть несколько курсов с практическими задачами по DS на русском, порог входа низкий. ODS.ai - это русскоязычное сообщество дата-сайентистов, там в слаке есть каналы с задачами и менторством.
Честно говоря, если через 8 месяцев Kaggle кажется сложным, то что то пошло не так с обучением. Либо курсы были слишком поверхностные, либо практики было мало в процессе. Это не наезд, просто факт.
Посмотри курс Andrew Ng на Coursera (Machine Learning Specialization) - там практика встроена в каждый урок. Да, снова курс, но там задачи подобраны педагогически правильно, в отличие от случайного набора тем в большинстве российских курсов.
тоже учу дс, можешь попробовать datacamp там есть треки по разным направлениям и задачи встроены прямо в уроки, первые несколько курсов бесплатно
Про EDA на интересном тебе датасете - прям в точку. Спасибо, попробую так.