Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

10%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

15%

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

11%

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. 54 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

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Nivel avanzado
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ofrecido por

Placeholder

National Research University Higher School of Economics

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(13,959 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para completar

Introduction & Recap

8 horas para completar
9 videos (Total 48 minutos), 9 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
9 lecturas
About the University10m
Rules on the academic integrity in the course10m
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 Quiz30m
Recap30m
Recap30m
Software/Hardware30m
Graded Soft/Hard Quiz30m
4 horas para completar

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

4 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 models30m
Feature preprocessing and generation with respect to models30m
Feature extraction from text and images30m
Feature extraction from text and images30m
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
Validation30m
Validation30m
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 leakages30m
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
Metrics30m
Metrics30m
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 encodings30m
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 quiz30m
Graded quiz30m
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 Quiz30m
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
Ensembling30m
Ensembling30m

Reseñas

Principales reseñas sobre HOW TO WIN A DATA SCIENCE COMPETITION: LEARN FROM TOP KAGGLERS

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje automático avanzado

Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

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