Vai al contenuto principale

Corso

Vincere una competizione Kaggle con Python

AvanzatoLivello di competenza

Aggiornato 05/2026

Scopri come partecipare e vincere le competizioni su Kaggle.

Inizia Il Corso Gratis

PythonMachine Learning4 h16 video52 Esercizi4,200 XP21,468Attestato di conseguimento

Crea il tuo account gratuito

o

Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.

Preferito dagli studenti di migliaia di aziende

Vuoi formare 2 o più persone?

Prova DataCamp for Business

Descrizione del corso

Kaggle è la piattaforma più famosa per le competizioni di Data Science. Partecipare a queste competizioni ti permette di lavorare con insiemi di dati reali, esplorare vari problemi di Machine Learning, competere con altri partecipanti e, soprattutto, fare preziosa esperienza pratica. In questo corso imparerai ad affrontare e strutturare qualsiasi competizione di Data Science. Saprai scegliere il corretto schema di validazione locale ed evitare l'overfitting. Inoltre, padroneggerai tecniche avanzate di feature engineering e approcci di ensembling dei modelli. Tutte queste tecniche saranno messe in pratica su insiemi di dati delle competizioni Kaggle.

Prerequisiti

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

Inizia Il Capitolo

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

Inizia Il Capitolo

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

Inizia Il Capitolo

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

Inizia Il Capitolo

Vincere una competizione Kaggle con Python

Corso
completato

Ottieni Attestato di conseguimento

Aggiungi questa certificazione al tuo profilo LinkedIn, al curriculum o al CV
Condividila sui social e nella valutazione delle tue performanceIscriviti Ora

Unisciti a oltre 19 milioni di studenti e inizia Vincere una competizione Kaggle con Python oggi!

Crea il tuo account gratuito

o

Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.

Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp

Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.