“Tham gia Kaggle cho người mới: bắt đầu từ đâu để không bị ‘ngợp’?”đừng lao vào những cuộc thi khó nhất , hãy coi Kaggle như một nơi luyện kỹ năng và học qua notebook của người khác. Làm kỹ 1–2 cuộc thi dễ trước rồi mới nâng cấp dần.
Trong bài viết này, bạn sẽ:
Hiểu Kaggle là gì và có thật sự cần cho người mới học AI/DS.
Nắm lộ trình 5 bước bắt đầu Kaggle mà không bị “choáng”.
Biết Kaggle nằm ở đâu trong lộ trình 1 năm AIO cho Newbie & Non-Tech.
Biết cách biến một bài Kaggle thành dự án portfolio nghiêm túc.
Kaggle là gì và có phù hợp cho người mới không?
Kaggle là gì?
Bạn có thể xem Kaggle như một “sân tập AI/Data” với 3 phần lớn:
Datasets : Kho dữ liệu khổng lồ (bảng, ảnh, text, time series…).Competitions : Các cuộc thi Machine Learning/AI.Notebooks : Hàng ngàn notebook mẫu để học workflow của người khác.
Bạn có thể:
Tải dataset để luyện EDA & ML.
Đọc notebook để học cách suy nghĩ và xử lý dữ liệu.
Tham gia competitions để thử sức.
Người mới có nên nhảy vào Kaggle ngay không?
Nếu bạn chưa biết Python, chưa biết ML , Kaggle sẽ “dí” bạn rất mạnh → dễ nản.
Nếu bạn đã biết Python, Pandas, ML cơ bản → Kaggle cực kỳ hữu ích để luyện thật.
Điểm quan trọng:
Kaggle là sân chơi – không phải thước đo duy nhất của năng lực AI/DS.
Trong AIO, học viên được hướng dẫn khi nào nên vào Kaggle, chọn bài nào và học theo cách nào để hiệu quả .
Trước khi vào Kaggle, bạn cần nền tảng gì?
Nếu thiếu nền này, Kaggle sẽ rất “choáng”:
Python cơ bản
List, dict, function
Import thư viện
Notebook (Jupyter/Colab)
Pandas + EDA
Đọc CSV, info(), describe()
Lọc, groupby, merge
Vẽ biểu đồ cơ bản
ML cơ bản
Train/test split
Logistic/Linear Regression, Random Forest
Hiểu metric: accuracy, MAE, RMSE…
Nếu bạn chưa có, hãy học nền này trước — giống như AIO:
Pre-AIO : Python + Toán + CS nền tảngModule đầu AIO : SQL + Dữ liệu + EDA + ML tabular
5 bước bắt đầu Kaggle cho người mới mà không bị “ngợp”
Bước 1: Tạo tài khoản và quan sát – đừng thi vội Hãy làm quen các mục:
Competitions Datasets Notebooks Discussion
Mục tiêu: hiểu Kaggle có gì, không phải nhảy vào thi ngay.
Bước 2: Chọn dataset nhỏ + đọc notebook mẫu Cách an toàn:
Vào mục Datasets
Chọn dataset nhỏ, tabular:
Titanic
House Prices
Marketing/Sales dataset
Sau đó:
Đọc notebook như “EDA Titanic”, “Baseline House Prices”
Chạy lại, chỉnh nhẹ vài chỗ để hiểu logic
Học tư duy , không phải chép code.
Bước 3: Chọn 1 competition “vừa sức” Ưu tiên:
Các cuộc thi “Getting Started” hoặc “Playground”
Dữ liệu dạng bảng
Có nhiều notebook public
Đặt kỳ vọng đúng:
Mục tiêu không phải top 10%
Mục tiêu là nộp được submission , hiểu cơ chế chấm và học kiến thức mới
Bước 4: Tự làm 1 pipeline sạch của riêng bạn Dù code còn “gà”, hãy tự viết từ đầu:
Load data
EDA
Xử lý missing & outlier
Chọn feature
Dùng Logistic/Random Forest/XGBoost
Tạo submission
Sau đó đọc notebook cao cấp để so sánh → rút kinh nghiệm.
Đây là bước bạn “tăng level” nhanh nhất.
Bước 5: Gói bài Kaggle thành một dự án portfolio Một bài Kaggle chỉ có ý nghĩa khi bạn:
Viết README rõ ràng
Trình bày workflow
Có notebook sạch sẽ
Nêu rõ kết quả và insight
Nhà tuyển dụng hoặc mentor không hỏi bạn đứng hạng bao nhiêu — họ hỏi bạn hiểu gì từ bài đó .
Trong AIO, học viên thường:
Làm 1–2 bài Kaggle
Viết README + slide
Đưa vào portfolio
Người mới nên chọn loại competition nào?
Nên chọn:
Getting Started
Playground
Tabular data
Có notebook public
Dữ liệu nhỏ, dễ xử lý
Tránh:
Cuộc thi ảnh lớn, cần GPU
NLP dài & phức tạp
Cuộc thi nghiên cứu khó hiểu
Những đề mà bạn đọc xong không biết bắt đầu từ đâu
Hãy xem Kaggle như phòng gym:
Người mới → tập tạ nhẹ, đúng kỹ thuật
Lên trình → tăng độ khó từ từ
Làm sao biến 1 bài Kaggle thành dự án portfolio “đẹp”?
Một bài Kaggle được xem là project nghiêm túc khi bạn có:
Bối cảnh rõ ràng
Bài toán là gì?
Dữ liệu gồm những gì?
Quy trình đầy đủ
EDA
Feature engineering
Baseline → cải tiến
So sánh model
Minh bạch kết quả
Public leaderboard score
Hạng tương đối (top 50%, 30%, 20%…)
Notebook + README sạch
Rõ ràng, dễ đọc
Giải thích từng bước
Khi đó, 1 bài Kaggle = 1 case study mạnh trong CV.
Kaggle nằm ở đâu trong lộ trình 1 năm AIO?
AIO2026 là chương trình AI & Data Science 1 năm, học live buổi tối, dành cho Newbie & Non-Tech.
Kaggle có bắt buộc không?
Không.
AIO không ép học viên “phải có huy chương Kaggle”.
Khi nào AIO khuyến khích học viên dùng Kaggle?
Sau khi học:
Python
SQL
EDA
ML tabular
Tức là khoảng giữa chương trình .
Mentor thường gợi ý:
1–2 bài Kaggle vừa sức
Dùng Kaggle như bài tập mở rộng
Không áp lực thành tích
AIO tập trung vào:
22+ dự án thực tế
Portfolio cá nhân
Mentor hỗ trợ từng bước
Kiến thức nền vững chắc
Không có chuyện:
Hứa huy chương
Hứa việc làm “thần tốc”
Người đi làm full-time nên tham gia Kaggle thế nào?
Nếu bạn bận rộn:
Không cần cày 5–10 cuộc thi
Mỗi 3–4 tháng làm 1 bài Kaggle
Dành 2–4 giờ/tuần
Ưu tiên chất lượng hơn số lượng
Hoàn thành pipeline + README sạch là đủ mạnh cho portfolio
FAQ – Kaggle & người mới học AI
1. Con số 0 có nên vào Kaggle ngay không?
Không.
2. Laptop yếu, không có GPU thì sao?
Vẫn chơi được.
3. Không vào top thì Kaggle có vô nghĩa không?
Không.
4. Học AIO có bắt buộc Kaggle không?
Không bắt buộc.
5. Kaggle có thay kinh nghiệm đi làm được không?
Không hoàn toàn.AIO + project thật + Kaggle → rất mạnh cho người mới .
Tài nguyên học thêm
