Kaggle平台已成为学生和专业人士进入数据科学领域的重要基石之一。它提供了丰富的在线资源，包括成千上万的数据集、数据科学竞赛、代码提交、社区聊天，甚至是适合初学者的课程。用户还可以获得一个可分享的公共个人资料，该资料跟踪并展示用户的所有贡献和成就。
个人资料展示了用户关注的人员、关注用户的人员、用户编写的代码、用户创建的数据集以及其他信息。Kaggle还提供了多种排名方法。Kaggle个人资料是创建可分享的在线项目、展示才能的好方式。就像HackerEarth或CodeChef个人资料展示了竞技编程技能一样，Kaggle个人资料是表达数据科学技能的方式。
要建立一个优秀的Kaggle个人资料，需要在数据上工作，构建高质量的Python或R笔记本项目，并透过数据讲述故事。可以在Kaggle笔记本中添加各种数据图表、编写Markdown并训练模型。Kaggle笔记本的强大之处在于：用户无需在计算机上安装Python或R即可使用它。几乎所有主要的库都可以直接导入。Kaggle还免费提供TPUs（张量处理单元），这是一种专门用于深度学习任务的硬件加速器，支持TensorFlow 2.1中的Keras高级API以及使用自定义训练循环的模型。
因此，在Kaggle上使用数据集非常简单方便，所有初学者都应该尝试Kaggle，以积累技能和知识。以下是一些初学者可以尝试并构建出色项目的精选数据集：
Netflix电影和电视节目
这个Kaggle数据集包含了Netflix上可用的电视剧和电影。可以使用这个数据集创建一个高质量的探索性数据分析项目。通过这个数据集，可以发现：哪些类型的节目是在哪些国家制作的，从描述中识别相似的内容，以及更多有趣的任务。
学生考试成绩
这个数据基于人口统计数据。数据包含了多种特征，如学生获得的餐食类型、考试准备水平、父母教育水平以及学生在数学、阅读和写作方面的表现。使用这些数据，可以解决各种回归和分类问题。它还可以用来找出哪些因素可以带来更好的考试成绩。总的来说，这是一个有趣的项目。
手机价格分类
手机价格分类数据集拥有大量数据特征和各种分布模式的数据。包括分类特征、数值连续数据，甚至是二进制数据。大量的数据模式确保了可以处理大量数据，并涉及各种数学计算和统计。
狗和猫的图像
经典的狗与猫分类数据集。有大量的狗和猫的图像，可以用来训练模型并进行预测。这个数据集对于试图进入图像处理或计算机视觉的学生来说是必不可少的。同时，还可以欣赏到许多可爱的猫和狗的图片。
TripAdvisor酒店评论
酒店是旅行和假期的重要组成部分。酒店评论是文本数据，可以使用自然语言处理（NLP）方法进行处理。数据集中有超过20,000条酒店评论，每条评论后面都有一个1到5的星级评分。该数据集可以用来训练一个分类模型，以确定给定测试评论的星级评分。这是进入文本分析和NLP的好起点。
墨尔本房地产市场
墨尔本房地产市场数据集是数据科学初学者的最爱学习资源。它包含了许多特征：数值、分类，甚至是地理数据（纬度和经度）。因此，它也可以用来进行地理空间分析和其他聚类问题。同样，也可以在这个数据集上执行回归和分类任务。还有许多代码示例和指南可供这个数据集使用，使其成为学习者的理想数据集。
流失模型
员工流失率表明在给定时期内公司员工离职的频率。这是人力资源分析和企业战略的重要方面。数据包括年龄、性别、与公司的联系时间等真实生活特征。数据可以用来创建一个分类模型，并探索数据中的有趣模式。
亚马逊畅销书2009-2019
销售数据集总是有趣的，可以从中获得洞察。特征包括亚马逊用户评分、亚马逊上的评论数量等。这个数据集可以用来创建EDA项目，也可以创建回归分析。它可以用来创建关于畅销书成功的有趣案例研究。