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Curso

Cómo ganar una competición de Kaggle con Python

AvanzadoNivel de habilidad

Actualizado 5/2026

Aprende cómo participar y ganar competiciones en Kaggle.

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Descripción del curso

Kaggle es la plataforma más conocida para competiciones de Data Science. Participar en ellas te permite trabajar con conjuntos de datos reales, explorar distintos problemas de Machine Learning, competir con otras personas y, en definitiva, ganar una valiosa experiencia práctica. En este curso, aprenderás a abordar y estructurar cualquier competición de Data Science. Podrás elegir un buen esquema de validación local y evitar el sobreajuste. Además, dominarás técnicas avanzadas de ingeniería de características junto con enfoques de ensamblado de modelos. Pondrás en práctica todas estas técnicas con conjuntos de datos de competiciones de Kaggle.

Requisitos previos

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

1

Kaggle competitions process

In this first chapter, you will get exposure to the Kaggle competition process. You will train a model and prepare a csv file ready for submission. You will learn the difference between Public and Private test splits, and how to prevent overfitting.

Competitions overview

Explore train data

Explore test data

Prepare your first submission

Determine a problem type

Train a simple model

Prepare a submission

Public vs Private leaderboard

What model is overfitting?

Train XGBoost models

Explore overfitting XGBoost

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2

Dive into the Competition

Now that you know the basics of Kaggle competitions, you will learn how to study the specific problem at hand. You will practice EDA and get to establish correct local validation strategies. You will also learn about data leakage.

Understand the problem

Understand the problem type

Define a competition metric

Initial EDA

EDA statistics

EDA plots I

EDA plots II

Local validation

K-fold cross-validation

Stratified K-fold

Validation usage

Time K-fold

Overall validation score

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3

Feature Engineering

You will now get exposure to different types of features. You will modify existing features and create new ones. Also, you will treat the missing data accordingly.

Feature engineering

Arithmetical features

Date features

Categorical features

Label encoding

One-Hot encoding

Target encoding

Mean target encoding

K-fold cross-validation

Beyond binary classification

Missing data

Find missing data

Impute missing data

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4

Modeling

Time to bring everything together and build some models! In this last chapter, you will build a base model before tuning some hyperparameters and improving your results with ensembles. You will then get some final tips and tricks to help you compete more efficiently.

Baseline model

Replicate validation score

Baseline based on the date

Baseline based on the gradient boosting

Hyperparameter tuning

Grid search

2D grid search

Model ensembling

Model blending

Model stacking I

Model stacking II

Testing Kaggle forum ideas

Select final submissions

Final thoughts

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