After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
Kaggleは、最も有名なData Scienceのコンペティションプラットフォームです。コンペに参加すると、実世界のデータセットに取り組み、さまざまなMachine Learningの課題を探究し、他の参加者と競い合い、貴重な実践経験を得られます。本コースでは、あらゆるData Scienceコンペにどのように取り組み、構造化するかを学びます。適切なローカル検証スキームを選び、過学習を避ける方法を習得します。さらに、先進的な特徴量エンジニアリングやモデルアンサンブルの手法をマスターします。これらのテクニックは、Kaggleのコンペデータセットを使って実践します。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Kaggleコンペの進め方
この最初の章では、Kaggleコンペの流れを体験します。モデルを学習し、提出用のCSVファイルを作成します。PublicとPrivateのテスト分割の違いを学び、過学習を防ぐ方法を理解します。
2
コンペに深く踏み込む
Kaggleコンペの基本を理解したら、目の前の問題をどのように分析するかを学びます。EDAを実践し、正しいローカル検証戦略を確立します。さらに、データリーケージについても学びます。
3
特徴量エンジニアリング
ここでは、さまざまな種類の特徴量に触れます。既存の特徴量を加工し、新しい特徴量を作成します。欠損値の適切な扱い方についても学びます。
4
モデリング
いよいよすべてを統合してモデルを構築します！この最後の章では、まずベースモデルを作り、ハイパーパラメータをチューニングし、アンサンブルで精度を高めます。最後に、より効率的に競えるよう、実践的なコツも紹介します。
Pythonで挑むKaggleコンペティション
コース修了
