Accéder au contenu principal

Cours

Gagner une compétition Kaggle en Python

AvancéNiveau de compétence

Actualisé 05/2026

Découvrez comment participer et remporter des compétitions sur Kaggle.

Commencer Le Cours Gratuitement

PythonMachine Learning4 h16 vidéos52 Exercices4,200 XP21,454Certificat de réussite.

Créez votre compte gratuit

ou

En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.

Apprécié par des utilisateurs provenant de milliers d'entreprises

Former 2 personnes ou plus ?

Essayez DataCamp for Business

Description du cours

Kaggle est la plateforme la plus connue pour les compétitions de Data Science. Participer à ces concours vous permet de travailler sur des jeux de données réels, d’explorer divers problèmes de machine learning, de vous mesurer à d’autres participants et, au final, d’acquérir une expérience pratique inestimable. Dans ce cours, vous apprendrez à aborder et structurer n’importe quelle compétition de Data Science. Vous serez capable de choisir le bon schéma de validation locale et d’éviter le surapprentissage. Vous maîtriserez également des techniques avancées de feature engineering ainsi que des approches d’ensemblage de modèles. Toutes ces techniques seront mises en pratique sur des jeux de données issus de compétitions Kaggle.

Prérequis

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

Commencer Le Chapitre

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

Commencer Le Chapitre

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

Commencer Le Chapitre

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

Commencer Le Chapitre

Gagner une compétition Kaggle en Python

Cours
terminé

Obtenez un certificat de réussite

Ajoutez cette certification à votre profil LinkedIn, à votre CV ou à votre portfolio
Partagez-la sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performanceS'inscrire Maintenant

Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez Gagner une compétition Kaggle en Python dès aujourd'hui !

Créez votre compte gratuit

ou

En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.

Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp

Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.