Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

14%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

22%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

20%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel avanzado

Aprox. 45 horas para completar

Sugerido: 6-10 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up93%(10,174 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para completar

Introduction & Recap

6 horas para completar
9 videos (Total 48 minutos), 8 lecturas, 6 cuestionarios
9 videos
Introduction1m
Meet your lecturers2m
Course overview7m
Competition Mechanics6m
Kaggle Overview [screencast]7m
Real World Application vs Competitions5m
Recap of main ML algorithms9m
Software/Hardware Requirements5m
8 lecturas
About the University10m
Welcome!10m
Week 1 overview10m
Disclaimer10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Materials and Links10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
5 ejercicios de práctica
Practice Quiz8m
Recap8m
Recap12m
Software/Hardware6m
Graded Soft/Hard Quiz8m
2 horas para completar

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

2 horas para completar
7 videos (Total 73 minutos), 4 lecturas, 4 cuestionarios
7 videos
Numeric features13m
Categorical and ordinal features10m
Datetime and coordinates8m
Handling missing values10m
Bag of words10m
Word2vec, CNN13m
4 lecturas
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
4 ejercicios de práctica
Feature preprocessing and generation with respect to models8m
Feature preprocessing and generation with respect to models8m
Feature extraction from text and images8m
Feature extraction from text and images8m
1 hora para completar

Final Project Description

1 hora para completar
1 video (Total 4 minutos), 2 lecturas
2 lecturas
Final project10m
Final project advice #110m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Exploratory Data Analysis

2 horas para completar
8 videos (Total 80 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
8 videos
Building intuition about the data6m
Exploring anonymized data15m
Visualizations11m
Dataset cleaning and other things to check7m
Springleaf competition EDA I8m
Springleaf competition EDA II16m
Numerai competition EDA6m
2 lecturas
Week 2 overview10m
Additional material and links10m
1 ejercicio de práctica
Exploratory data analysis12m
2 horas para completar

Validation

2 horas para completar
4 videos (Total 51 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
Validation strategies7m
Data splitting strategies14m
Problems occurring during validation20m
3 lecturas
Validation strategies10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
2 ejercicios de práctica
Validation8m
Validation8m
5 horas para completar

Data Leakages

5 horas para completar
3 videos (Total 26 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
3 videos
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9m
Expedia challenge9m
3 lecturas
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
Final project advice #210m
1 ejercicio de práctica
Data leakages8m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Metrics Optimization

3 horas para completar
8 videos (Total 83 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
8 videos
Regression metrics review I14m
Regression metrics review II8m
Classification metrics review20m
General approaches for metrics optimization6m
Regression metrics optimization10m
Classification metrics optimization I7m
Classification metrics optimization II6m
3 lecturas
Week 3 overview10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
2 ejercicios de práctica
Metrics12m
Metrics12m
4 horas para completar

Advanced Feature Engineering I

4 horas para completar
3 videos (Total 27 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
3 videos
Regularization7m
Extensions and generalizations10m
2 lecturas
Comments on quiz10m
Final project advice #310m
1 ejercicio de práctica
Mean encodings8m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Hyperparameter Optimization

3 horas para completar
6 videos (Total 86 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Hyperparameter tuning II12m
Hyperparameter tuning III13m
Practical guide16m
KazAnova's competition pipeline, part 118m
KazAnova's competition pipeline, part 217m
4 lecturas
Week 4 overview10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
Additional materials and links10m
2 ejercicios de práctica
Practice quiz6m
Graded quiz8m
4 horas para completar

Advanced feature engineering II

4 horas para completar
4 videos (Total 22 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
Matrix factorizations6m
Feature Interactions5m
t-SNE5m
2 lecturas
Comments on quiz10m
Additional Materials and Links10m
1 ejercicio de práctica
Graded Advanced Features II Quiz12m
10 horas para completar

Ensembling

10 horas para completar
8 videos (Total 92 minutos), 4 lecturas, 4 cuestionarios
8 videos
Bagging9m
Boosting16m
Stacking16m
StackNet14m
Ensembling Tips and Tricks14m
CatBoost 17m
CatBoost 27m
4 lecturas
Validation schemes for 2-nd level models10m
Comments on quiz10m
Additional materials and links10m
Final project advice #410m
2 ejercicios de práctica
Ensembling8m
Ensembling12m

Revisiones

Principales revisiones sobre HOW TO WIN A DATA SCIENCE COMPETITION: LEARN FROM TOP KAGGLERS
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National Research University Higher School of Economics

Acerca de Programa especializado Aprendizaje automático avanzado

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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