Kaggle比赛平台每年都会举办N多有价值的比赛，吸引了全球的用户参与。但作为参赛选手的你，你知道今年Kaggle最热门的比赛吗？今年最常见的比赛库是什么？
90页竞赛年鉴领取方式见文末，Kaggle年鉴内容（度）：
比赛类型统计
参赛选手统计
模型&库统计
比赛内容统计
比赛类型统计
度举办57场比赛，共吸引了全球6万人次参加，总共提交方案84万次，总奖金162万美元。
Feature：工业赛赛题，难度较大
Research：学术赛题，难度较大
Playground：练习赛，难度适中
Analytics：数据分析赛
Getting Started：入门赛，难度较低
Kernel赛题：通过Notebook提交的比赛
非Kernel赛题：通过Notebook & 文件提交的比赛
今年Kaggle比赛按照比赛任务可划分有7个方向，其中数据挖掘和计算机视觉占比较多：
大部分数据挖掘赛题来自Playground，没有比赛积分和奖牌
部分视觉比赛是Kernel赛题，而所有文本赛题是Kernel赛题
今年金融量化比赛比往年多，但语音识别比赛比往年少
今年视觉赛题为语义分割赛题居多，纯分类赛题较少
Kaggle年度热门比赛
参赛选手统计
Kaggle平台上男性选手占比为77%，和「Coggle」公众号性别占比相同。大部分的Kaggle用户在40岁，且20 – 30之间年轻人比较多
40%左右的Kaggle用户拥有硕士学历，高学历占比较多
Coursera是Kaggle用户最偏爱的在线学习平台
参赛工具统计
Python是第一编程语言，其次是SQL和R。具统计Kaggle上R语言的Notebook在逐渐变少。
Jupyter Notebook是最受欢迎的IDE，其次是VSCode
Colab和Kaggle是最受欢迎的Notebook平台
机器学习库流行排序：scikit-learn、XGBoost、LightGBM、Catboost、Caret
深度学习库流行排序：TensorFlow、Keras、Pytorch、Jax
可视化库流行排序：Matplotlib、Seaborn、Plotly、ggplot2
比赛内容汇总
更多内容，请查看年鉴PDF。
Kaggle学习路径
【参赛建议】：数据挖掘类型
赛题难度：入门、进阶赛题居多
参赛建议：适合小白入门，对机器配置要求低
常见赛题方向：二分类、多分类、回归、时序预测
必备Python库：Pandas、Sklearn、XGBoost、LightGBM、CatBoost
常见模型：树模型和集成学习居多
【参赛建议】：计算机视觉类型
赛题难度：进阶和较难居多，需要GPU支持
参赛建议：适合学习深度学习入门，建议以分类赛题入门
常见赛题方向：图像多分类、细粒度分类、语义分割
必备Python库：Pytorch、TensorFlow、timm
常见模型：CNN模型、transformer模型
【学习资料】：XGBoost / LightGBM / CatBoost
XGBoost / LightGBM / CatBoost是高阶的树模型，是数据挖掘竞赛必备库。ü XGBoost使用案例，LightGBM使用案例，CatBoost使用案例
学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐
【基础】能完成训练和与预测
【进阶】能进行交叉验证进行验证和预测，能使用Early Stop
【进阶】能使用GPU进行训练和预测，并对类别进行编码
【进阶】能对模型进行可视化，计算特征重要性，并进行特征筛选
【深入】理解模型超参数含义，会对模型进行调参
【深入】能自定义损失函数与评价函数
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