Перейти к основному контенту
ГлавнаяPython

Курс

Победа в соревновании Kaggle на Python

Продвинутый уровеньУровень навыков
Обновлено 05.2026
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Начать курс бесплатно
PythonMachine Learning
4 ч
16 видео
52 Упражнения
4,200 XP
21,747
Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

Kaggle — самая известная платформа для соревнований по Data Science. Участие в таких соревнованиях даёт возможность работать с реальными наборами данных, исследовать разнообразные задачи машинного обучения, соревноваться с другими участниками и приобретать бесценный практический опыт. В этом курсе вы узнаете, как подходить к соревнованиям по Data Science и выстраивать работу над ними. Вы научитесь выбирать правильную схему локальной валидации и избегать переобучения. Кроме того, вы освоите продвинутые техники конструирования признаков и ансамблирования моделей. Все эти методы вы отработаете на наборах данных из соревнований Kaggle.

Необходимые условия

Extreme Gradient Boosting with XGBoost
1

Процесс соревнований на Kaggle

В первой главе вы познакомитесь с процессом соревнований на Kaggle. Вы обучите модель и подготовите CSV-файл для отправки решения. Вы узнаете разницу между публичной и приватной частями тестовой выборки, а также научитесь избегать переобучения.
Начать главу
2

Погружение в соревнование

Теперь, зная основы соревнований на Kaggle, вы научитесь детально изучать конкретную задачу. Вы попрактикуетесь в разведочном анализе данных и освоите правильные стратегии локальной валидации. Также вы узнаете об утечке данных.
Начать главу
4

Моделирование

Пришло время объединить всё изученное и построить модели! В заключительной главе вы создадите базовую модель, затем настроите гиперпараметры и улучшите результаты с помощью ансамблей. В конце вас ждут полезные советы и приёмы, которые помогут участвовать в соревнованиях эффективнее.
Начать главу
Победа в соревновании Kaggle на Python
Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективности
Записаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Победа в соревновании Kaggle на Python уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.