FOUNDRYX · KAGGLE AI 竞赛项目
让数据，
回答问题。
从理解 AI，到创造自己的答案。
从 Python 出发，走进真实数据与全球竞赛。
构建模型、验证想法，让每一次探索都有迹可循。
不止会用 AI，
更要理解它如何工作。
Kaggle 把真实问题变成可以探索的数据任务。你需要理解数据、训练模型，并用评估结果检验自己的判断。
在 FoundryX，我们把这段过程拆解成一条可实践的学习路径。从第一行代码，到一份能够解释、复现和继续改进的作品。
了解 Kaggle 竞赛平台系统课程从编程基础到竞赛实践
渐进学习路径让知识在真实问题中连接
个性化指导关注每个人的理解与进步
每一步，
都有下一种可能。
从读懂代码，到提出自己的解法。
四个阶段，连接一条完整的 AI 实践路径。
STAGE 01 / 从第一行代码开始
让想法，有一种
可以运行的语言。
理解程序如何处理信息，学会用 Python 组织逻辑、操作数据，为接下来的建模打好基础。
- Python 语法与数据结构
- NumPy / Pandas 数据操作
- 数据读取与预处理
阶段实践一份能够读取、整理数据的 Notebook
# 从真实数据出发
import pandas as pd
data = pd.read_csv("train.csv")
data.head()
# 看见数据，才能提出好问题
data.describe()你的代码，
会遇见真实的问题。
从经典入门任务开始，理解不同问题的建模思路。
以下为 Kaggle 公开练习案例。
Titanic从数据中寻找生存线索
探索乘客特征，学习数据清洗、特征处理与分类模型。
House Prices一栋房子，如何被数据描述？
连接房屋特征与价格，练习特征工程、误差分析与模型改进。
Digit Recognizer让机器读懂一个手写数字
从像素出发理解图像数据，探索识别、分类与模型评估。
案例用于展示学习方向；具体训练任务由导师结合学生基础与课程安排确定。
每一次探索，
都留下自己的答案。
一个分数背后，是你的问题、方法与判断。
我们重视能够展示过程、解释取舍的学习成果。
- 01
可以运行的代码
用 Notebook 保留完整分析与建模过程。
- 02
可以解释的实验
记录假设、验证结果，以及下一步改进。
- 03
可以回看的成长
整理项目报告、版本与竞赛提交记录。
更好的模型，
始于更好的问题。
UNDERSTAND.
GROW.
开始之前，
你可能想知道。
学习从一个好问题开始。
其他具体安排，欢迎与我们交流。
没有编程基础，可以参加吗？
课程从 Python 编程开始。建议先与我们沟通当前基础、学习目标和可投入时间，再共同确定适合的起点与节奏。
已经学过 Python，接下来学什么？
可以围绕数据处理、探索性分析和机器学习继续进阶。是否调整学习起点，会结合你的已有项目和对基础知识的掌握情况来判断。
课程怎样连接 Kaggle 竞赛？
先学习数据分析与建模方法，再通过实战理解竞赛规则、建立基线、验证模型、迭代优化与提交结果。练习案例和正式参赛安排需结合学习进度确定。
学完后，可以留下哪些作品？
课程鼓励整理可运行的 Notebook、模型项目、实验报告及提交记录。作品重点是让你能够解释问题、数据、方法和验证过程，具体成果因个人投入与项目而异。
上课时间、费用和班型如何安排？
现有课程为 35 节、小班教学并提供个性化指导。具体时间、费用与开班安排，请通过 FoundryX 咨询入口了解。
这是 Kaggle 官方举办的课程吗？
本项目由 FoundryX 独立开展，围绕 Kaggle 平台的数据科学与 AI 竞赛进行学习和实践，并非 Kaggle 官方课程。
下一次突破，
从你的好奇心开始。
带着你的兴趣与问题，来聊聊第一步。