After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Kaggle — найвідоміша платформа змагань з Data Science. Участь у таких змаганнях дає змогу працювати з реальними наборами даних, досліджувати різні задачі машинного навчання, змагатися з іншими учасниками й, зрештою, отримати безцінний практичний досвід. У цьому курсі ви навчитеся підходити до будь-якого змагання з Data Science та правильно його структурувати. Ви зможете обрати коректну локальну схему валідації й уникати перенавчання. Крім того, ви опanuєте просунуте створення ознак і підходи до ансамблювання моделей. Усі ці техніки ви відпрацюєте на наборах даних із змагань Kaggle.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Процес змагань на Kaggle
У цьому першому розділі ви познайомитеся з процесом участі в змаганнях Kaggle. Ви натренуєте модель і підготуєте файл csv для подання. Ви дізнаєтеся різницю між публічними та приватними частинами тесту і як запобігати перенавчанню.
- Огляд змагань50 XP
- Ознайомтеся з тренувальними даними100 XP
- Дослідження тестових даних100 XP
- Підготуйте свою першу відправку50 XP
- Визначте тип задачі50 XP
- Навчіть просту модель100 XP
- Підготуйте подання100 XP
- Публічна та приватна таблиці лідерів50 XP
- Яка модель перенавчається?50 XP
- Навчіть моделі XGBoost100 XP
- Дослідження перенавчання XGBoost100 XP
2
Занурення у змагання
Тепер, коли ви знаєте основи змагань Kaggle, ви навчитеся досліджувати конкретну задачу. Ви попрактикуєте EDA та визначите правильні локальні стратегії валідації. Також ви дізнаєтеся про витік даних.
3
Інженерія ознак
Тепер ви познайомитеся з різними типами ознак. Ви змінюватимете наявні ознаки та створюватимете нові. Крім того, ви коректно обробите пропущені дані.
4
Моделювання
Час поєднати все разом і побудувати моделі! У цьому завершальному розділі ви збудуєте базову модель, потім налаштуєте гіперпараметри та поліпшите результати за допомогою ансамблів. Наприкінці отримаєте ще кілька порад і прийомів, щоб змагатися ефективніше.
Як перемагати в змаганнях Kaggle за допомогою Python
Курс
завершено
