Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 05, 2026

Tìm hiểu cách tiếp cận và chiến thắng các cuộc thi trên Kaggle.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonMachine Learning

4 gio

16 video

52 Bài tập

4,200 XP

21,655

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Kaggle là nền tảng nổi tiếng nhất cho các cuộc thi Khoa học Dữ liệu. Tham gia các cuộc thi này giúp bạn làm việc với dữ liệu thực tế, khám phá nhiều bài toán machine learning, cạnh tranh với các thí sinh khác và cuối cùng là tích lũy kinh nghiệm thực hành vô giá. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tiếp cận và cấu trúc bất kỳ cuộc thi Khoa học Dữ liệu nào. Bạn sẽ biết cách chọn sơ đồ kiểm định cục bộ phù hợp và tránh overfitting. Ngoài ra, bạn sẽ nắm vững kỹ thuật xây dựng đặc trưng nâng cao cùng các phương pháp kết hợp mô hình. Tất cả kỹ thuật này sẽ được thực hành trên các bộ dữ liệu từ cuộc thi Kaggle.

Điều kiện tiên quyết

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

1

Quy trình thi Kaggle

Trong chương đầu tiên này, bạn sẽ làm quen với quy trình của một cuộc thi Kaggle. Bạn sẽ huấn luyện một mô hình và chuẩn bị một tệp csv sẵn sàng để nộp bài. Bạn sẽ học sự khác nhau giữa các tập kiểm tra Công khai và Riêng tư, và cách ngăn chặn overfitting.

Tổng quan về cuộc thi

Khám phá dữ liệu train

Khám phá dữ liệu test

Chuẩn bị bài nộp đầu tiên của bạn

Xác định loại bài toán

Huấn luyện một mô hình đơn giản

Chuẩn bị một bài nộp

Bảng xếp hạng Public vs Private

Mô hình nào đang overfit?

Huấn luyện các mô hình XGBoost

Khám phá hiện tượng overfitting với XGBoost

Bắt Đầu Chương

2

Đi sâu vào cuộc thi

Giờ bạn đã nắm được những điều cơ bản về các cuộc thi Kaggle, bạn sẽ học cách nghiên cứu bài toán cụ thể đang xử lý. Bạn sẽ thực hành EDA và xây dựng các chiến lược kiểm định cục bộ chính xác. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về rò rỉ dữ liệu.

Hiểu bài toán

Hiểu loại bài toán

Định nghĩa thước đo của cuộc thi

EDA ban đầu

Thống kê EDA

Đồ thị EDA I

Biểu đồ EDA II

Xác thực cục bộ

K-fold cross-validation

Stratified K-fold

Cách sử dụng validation

Time K-fold

Điểm xác thực tổng thể

Bắt Đầu Chương

3

Xây dựng đặc trưng

Bạn sẽ làm quen với các loại đặc trưng khác nhau. Bạn sẽ chỉnh sửa đặc trưng hiện có và tạo đặc trưng mới. Đồng thời, bạn sẽ xử lý dữ liệu khuyết thiếu một cách phù hợp.

Feature engineering

Các đặc trưng số học

Các đặc trưng theo ngày giờ

Các đặc trưng phân loại

Mã hóa nhãn

Mã hóa One-Hot

Mã hóa theo mục tiêu (Target encoding)

Mã hóa mục tiêu theo giá trị trung bình (mean target encoding)

K-fold cross-validation

Vượt ra ngoài phân loại nhị phân

Dữ liệu thiếu

Tìm dữ liệu khuyết

Điền giá trị thiếu

Bắt Đầu Chương

4

Mô hình hóa

Đến lúc gắn kết mọi thứ lại và xây dựng một số mô hình! Ở chương cuối này, bạn sẽ xây dựng mô hình nền tảng trước khi tinh chỉnh một số siêu tham số và cải thiện kết quả bằng phương pháp ensemble. Cuối cùng, bạn sẽ nhận được một số mẹo và thủ thuật giúp bạn thi đấu hiệu quả hơn.

Mô hình cơ sở

Tái tạo điểm xác thực

Baseline dựa trên ngày giờ

Baseline dựa trên gradient boosting

Tinh chỉnh siêu tham số

Grid search

Tìm kiếm lưới 2D

Ensemble mô hình

Trộn mô hình (Model blending)

Xếp chồng mô hình I

Xếp chồng mô hình II

Mẹo cuối cùng

Thử nghiệm các ý tưởng từ Kaggle Forum

Chọn bài nộp cuối cùng

Lời kết

Bắt Đầu Chương

Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.