After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Kaggle este cea mai cunoscută platformă pentru competiții de Data Science. Participarea la astfel de competiții îți permite să lucrezi cu seturi de date reale, să explorezi diverse probleme de învățare automată, să concurezi cu alți participanți și, în final, să acumulezi o experiență practică de neprețuit. În acest curs, vei învăța cum să abordezi și să structurezi orice competiție de Data Science. Vei putea alege schema corectă de validare locală și vei ști cum să eviți supraadaptarea. În plus, vei stăpâni tehnici avansate de inginerie a caracteristicilor, alături de metode de ansamblu de modele. Toate aceste tehnici vor fi exersate pe seturi de date din competiții Kaggle.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Procesul competițiilor Kaggle
În acest prim capitol, vei face cunoștință cu procesul unei competiții Kaggle. Vei antrena un model și vei pregăti un fișier CSV gata de trimis. Vei înțelege diferența dintre seturile de testare Public și Private și vei afla cum să previi supraadaptarea.
- Prezentare generală a competițiilor50 XP
- Explorează datele de antrenament100 XP
- Explorează datele de testare100 XP
- Pregătește prima ta trimitere50 XP
- Determină tipul problemei50 XP
- Antrenează un model simplu100 XP
- Pregătește o trimitere100 XP
- Clasamentul public vs. privat50 XP
- Ce model se supraadaptează?50 XP
- Antrenează modele XGBoost100 XP
- Explorează supraantrenarea în XGBoost100 XP
2
Explorarea competiției
Acum că știi elementele de bază ale competițiilor Kaggle, vei învăța cum să studiezi problema specifică cu care te confrunți. Vei exersa analiza exploratorie a datelor și vei stabili strategii corecte de validare locală. De asemenea, vei afla ce înseamnă scurgerea de date.
3
Ingineria caracteristicilor
Vei explora acum diferite tipuri de caracteristici. Vei modifica caracteristicile existente și vei crea unele noi. În plus, vei trata în mod corespunzător datele lipsă.
4
Modelare
A venit momentul să pui totul cap la cap și să construiești modele! În acest ultim capitol, vei construi un model de bază, după care vei ajusta hiperparametrii și îți vei îmbunătăți rezultatele cu ajutorul ansamblurilor. La final, vei descoperi câteva sfaturi și trucuri utile pentru a concura mai eficient.
Câștigarea unei competiții Kaggle în Python
Curs
finalizat
