Об этом курсе

Недавно просмотрено: 308,499

Карьерные результаты учащихся

11%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

17%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 53 часа на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

Карьерные результаты учащихся

11%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

17%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 53 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(13,657 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

8 ч. на завершение

Introduction & Recap

8 ч. на завершение
9 видео ((всего 48 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
9 видео
Introduction1мин
Meet your lecturers2мин
Course overview7мин
Competition Mechanics6мин
Kaggle Overview [screencast]7мин
Real World Application vs Competitions5мин
Recap of main ML algorithms9мин
Software/Hardware Requirements5мин
9 материалов для самостоятельного изучения
About the University10мин
Rules on the academic integrity in the course10мин
Welcome!10мин
Week 1 overview10мин
Disclaimer10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Materials and Links10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
5 практических упражнений
Practice Quiz30мин
Recap30мин
Recap30мин
Software/Hardware30мин
Graded Soft/Hard Quiz30мин
4 ч. на завершение

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 73 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
7 видео
Overview6мин
Numeric features13мин
Categorical and ordinal features10мин
Datetime and coordinates8мин
Handling missing values10мин
Bag of words10мин
Word2vec, CNN13мин
4 материала для самостоятельного изучения
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
4 практических упражнения
Feature preprocessing and generation with respect to models30мин
Feature preprocessing and generation with respect to models30мин
Feature extraction from text and images30мин
Feature extraction from text and images30мин
1 ч. на завершение

Final Project Description

1 ч. на завершение
1 видео ((всего 4 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Final project10мин
Final project advice #110мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Exploratory Data Analysis

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 80 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Building intuition about the data6мин
Exploring anonymized data15мин
Visualizations11мин
Dataset cleaning and other things to check7мин
Springleaf competition EDA I8мин
Springleaf competition EDA II16мин
Numerai competition EDA6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 overview10мин
Additional material and links10мин
1 практическое упражнение
Exploratory data analysis12мин
2 ч. на завершение

Validation

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 51 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Validation strategies7мин
Data splitting strategies14мин
Problems occurring during validation20мин
3 материала для самостоятельного изучения
Validation strategies10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
2 практических упражнения
Validation30мин
Validation30мин
5 ч. на завершение

Data Leakages

5 ч. на завершение
3 видео ((всего 26 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9мин
Expedia challenge9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
Final project advice #210мин
1 практическое упражнение
Data leakages30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Metrics Optimization

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 83 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Motivation8мин
Regression metrics review I14мин
Regression metrics review II8мин
Classification metrics review20мин
General approaches for metrics optimization6мин
Regression metrics optimization10мин
Classification metrics optimization I7мин
Classification metrics optimization II6мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 3 overview10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
2 практических упражнения
Metrics30мин
Metrics30мин
4 ч. на завершение

Advanced Feature Engineering I

4 ч. на завершение
3 видео ((всего 27 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Regularization7мин
Extensions and generalizations10мин
2 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Final project advice #310мин
1 практическое упражнение
Mean encodings30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Hyperparameter Optimization

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 86 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Hyperparameter tuning II12мин
Hyperparameter tuning III13мин
Practical guide16мин
KazAnova's competition pipeline, part 118мин
KazAnova's competition pipeline, part 217мин
4 материала для самостоятельного изучения
Week 4 overview10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
Additional materials and links10мин
2 практических упражнения
Practice quiz30мин
Graded quiz30мин
4 ч. на завершение

Advanced feature engineering II

4 ч. на завершение
4 видео ((всего 22 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Matrix factorizations6мин
Feature Interactions5мин
t-SNE5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Additional Materials and Links10мин
1 практическое упражнение
Graded Advanced Features II Quiz30мин
10 ч. на завершение

Ensembling

10 ч. на завершение
8 видео ((всего 92 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Bagging9мин
Boosting16мин
Stacking16мин
StackNet14мин
Ensembling Tips and Tricks14мин
CatBoost 17мин
CatBoost 27мин
4 материала для самостоятельного изучения
Validation schemes for 2-nd level models10мин
Comments on quiz10мин
Additional materials and links10мин
Final project advice #410мин
2 практических упражнения
Ensembling30мин
Ensembling30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе HOW TO WIN A DATA SCIENCE COMPETITION: LEARN FROM TOP KAGGLERS

Посмотреть все отзывы

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.