Kaggle Code 是 Kaggle 提供的浏览器端数据科学与机器学习代码工作区，主要面向学习者、研究人员、数据分析师和竞赛参与者。它将代码编辑、数据集、运行环境和成果分享放在同一平台，帮助用户减少本地环境配置、数据准备和算力部署的工作。

用户可以创建 Jupyter Notebook 或脚本，使用 Python、R 等语言编写并运行代码，直接挂载 Kaggle 数据集、竞赛数据和模型资源，还能使用 GPU 或 TPU 完成训练与实验。Notebook 支持版本保存、结果复现、公开发布、多人协作和定时运行，相比普通在线代码编辑器，更适合完整记录和分享数据分析、机器学习项目。

核心功能

云端 Notebook 编程：在浏览器中创建 Notebook 或脚本，编写并运行 Python、R 代码，无需单独配置本地开发环境。

数据与模型接入：将 Kaggle 数据集、竞赛数据、模型或其他 Notebook 输出添加到当前项目，直接开展数据处理和实验。

GPU 与 TPU 运行：在 Notebook 设置中选择 CPU、GPU 或 TPU 计算资源，满足模型训练、推理和大规模数据处理需求。

版本保存与复现：保存 Notebook 的不同版本，并通过从头运行全部代码检查结果，方便复现实验过程和分享完整项目。

公开分享与协作：浏览和搜索社区公开 Notebook，复制他人的代码进行学习，也可以邀请成员共同编辑项目。

定时运行任务：为 Notebook 设置按日、周或月运行，或在数据集更新后自动重新执行，适合持续更新分析结果。

适合谁

• 正在学习 Python、数据分析和机器学习的学生。

• 参加 Kaggle 竞赛、需要快速验证模型方案的用户。

• 需要云端算力进行实验和训练的数据科学家。

• 希望公开展示项目过程、分享代码或协作研究的团队。

使用方式

1. 登录 Kaggle 并进入 Code 页面，创建新的 Notebook 或脚本。

2. 选择 Python 或 R，添加所需的数据集、模型或竞赛数据。

3. 编写并运行代码，根据任务需要启用 CPU、GPU 或 TPU。

4. 查看运行结果，调整代码并保存 Notebook 版本。

5. 按需设置公开、私有或协作权限，也可以配置定时运行任务。