При подготовке dataset для Kaggle рекомендуется:

1. Создать учётную запись на платформе. 1 Для этого нужно зайти на сайт Kaggle и зарегистрироваться, используя адрес электронной почты или аккаунты в социальных сетях. 1
2. Изучить доступные наборы данных. 1 Для этого можно воспользоваться панелью поиска и фильтрами. 1
3. Скачать нужный набор данных. 1 Большинство наборов доступны в общих форматах, таких как CSV или JSON. 1
4. Понять данные. 1 Стоит изучить документацию или метаданные, которые предоставлены вместе с набором данных, чтобы понять его структуру, переменные и необходимость предварительной обработки. 1
5. Очистить и обработать данные. 1 В зависимости от целей исследования может потребоваться обработка данных, например, обработка отсутствующих значений, кодирование категориальных переменных и масштабирование признаков. 1 Для этого можно использовать такие инструменты, как pandas и scikit-learn. 1
6. Добавить обложку. 2 Рекомендуется использовать изображения высокого разрешения, которые можно поделиться. 2
7. Добавить субтитр. 2 Это короткий текст, который более подробно объясняет, что входит в набор данных. 2
8. Добавить теги. 2 Теги помогают пользователям находить наборы данных по интересующим темам. 2
9. Добавить описание. 2 В нём нужно подробно объяснить, о чём набор данных. 2
10. Опубликовать публичную записную книжку. 2 С её помощью можно показать членам сообщества, как начать работу с данными. 2

При использовании наборов данных машинного обучения важно соблюдать этические рекомендации и правила защиты данных. 1