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

21,621

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

Kaggle competitions process

In this first chapter, you will get exposure to the Kaggle competition process. You will train a model and prepare a csv file ready for submission. You will learn the difference between Public and Private test splits, and how to prevent overfitting.

Competitions overview

Explore train data

Explore test data

Prepare your first submission

Determine a problem type

Train a simple model

Prepare a submission

Public vs Private leaderboard

What model is overfitting?

Train XGBoost models

Explore overfitting XGBoost

Bắt Đầu Chương

2

Dive into the Competition

Now that you know the basics of Kaggle competitions, you will learn how to study the specific problem at hand. You will practice EDA and get to establish correct local validation strategies. You will also learn about data leakage.

Understand the problem

Understand the problem type

Define a competition metric

Initial EDA

EDA statistics

EDA plots I

EDA plots II

Local validation

K-fold cross-validation

Stratified K-fold

Validation usage

Time K-fold

Overall validation score

Bắt Đầu Chương

3

Feature Engineering

You will now get exposure to different types of features. You will modify existing features and create new ones. Also, you will treat the missing data accordingly.

Feature engineering

Arithmetical features

Date features

Categorical features

Label encoding

One-Hot encoding

Target encoding

Mean target encoding

K-fold cross-validation

Beyond binary classification

Missing data

Find missing data

Impute missing data

Bắt Đầu Chương

4

Modeling

Time to bring everything together and build some models! In this last chapter, you will build a base model before tuning some hyperparameters and improving your results with ensembles. You will then get some final tips and tricks to help you compete more efficiently.

Baseline model

Replicate validation score

Baseline based on the date

Baseline based on the gradient boosting

Hyperparameter tuning

Grid search

2D grid search

Model ensembling

Model blending

Model stacking I

Model stacking II

Testing Kaggle forum ideas

Select final submissions

Final thoughts

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.