About this Course
최근 조회 203,639

다음 전문 분야의 7개 강좌 중 2번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 48시간 필요

권장: 6-10 hours/week...

영어

자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

다음 전문 분야의 7개 강좌 중 2번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 48시간 필요

권장: 6-10 hours/week...

영어

자막: 영어, 한국어

Course을(를) 수강하는 학습자

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Biostatisticians

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 6시간 필요

Introduction & Recap

8개 동영상 (총 46분), 7 readings, 6 quizzes
8개의 동영상
Meet your lecturers2m
Course overview7m
Competition Mechanics6m
Kaggle Overview [screencast]7m
Real World Application vs Competitions5m
Recap of main ML algorithms9m
Software/Hardware Requirements5m
7개의 읽기 자료
Welcome!10m
Week 1 overview10m
Disclaimer10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Materials and Links10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
5개 연습문제
Practice Quiz8m
Recap8m
Recap12m
Software/Hardware6m
Graded Soft/Hard Quiz8m
완료하는 데 2시간 필요

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

7개 동영상 (총 73분), 4 readings, 4 quizzes
7개의 동영상
Numeric features13m
Categorical and ordinal features10m
Datetime and coordinates8m
Handling missing values10m
Bag of words10m
Word2vec, CNN13m
4개의 읽기 자료
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
Explanation for quiz questions10m
Additional Material and Links10m
4개 연습문제
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
완료하는 데 1시간 필요

Final Project Description

1개 동영상 (총 4분), 2 readings
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Final project10m
Final project advice #110m
2
완료하는 데 2시간 필요

Exploratory Data Analysis

8개 동영상 (총 80분), 2 readings, 1 quiz
8개의 동영상
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
2개의 읽기 자료
Week 2 overview10m
Additional material and links10m
1개 연습문제
Exploratory data analysis12m
완료하는 데 2시간 필요

Validation

4개 동영상 (총 51분), 3 readings, 2 quizzes
4개의 동영상
Validation strategies7m
Data splitting strategies14m
Problems occurring during validation20m
3개의 읽기 자료
Validation strategies10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
2개 연습문제
Validation8m
Validation8m
완료하는 데 5시간 필요

Data Leakages

3개 동영상 (총 26분), 3 readings, 3 quizzes
3개의 동영상
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9m
Expedia challenge9m
3개의 읽기 자료
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
Final project advice #210m
1개 연습문제
Data leakages8m
3
완료하는 데 3시간 필요

Metrics Optimization

8개 동영상 (총 83분), 3 readings, 2 quizzes
8개의 동영상
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
3개의 읽기 자료
Week 3 overview10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
2개 연습문제
Metrics12m
Metrics12m
완료하는 데 4시간 필요

Advanced Feature Engineering I

3개 동영상 (총 27분), 2 readings, 2 quizzes
3개의 동영상
Regularization7m
Extensions and generalizations10m
2개의 읽기 자료
Comments on quiz10m
Final project advice #310m
1개 연습문제
Mean encodings8m
4
완료하는 데 3시간 필요

Hyperparameter Optimization

6개 동영상 (총 86분), 4 readings, 2 quizzes
6개의 동영상
Hyperparameter tuning II12m
Hyperparameter tuning III13m
Practical guide16m
KazAnova's competition pipeline, part 118m
KazAnova's competition pipeline, part 217m
4개의 읽기 자료
Week 4 overview10m
Comments on quiz10m
Additional material and links10m
Additional materials and links10m
2개 연습문제
Practice quiz6m
Graded quiz8m
완료하는 데 4시간 필요

Advanced feature engineering II

4개 동영상 (총 22분), 2 readings, 2 quizzes
4개의 동영상
Matrix factorizations6m
Feature Interactions5m
t-SNE5m
2개의 읽기 자료
Comments on quiz10m
Additional Materials and Links10m
1개 연습문제
Graded Advanced Features II Quiz12m
완료하는 데 10시간 필요

Ensembling

8개 동영상 (총 92분), 4 readings, 4 quizzes
8개의 동영상
Bagging9m
Boosting16m
Stacking16m
StackNet14m
Ensembling Tips and Tricks14m
CatBoost 17m
CatBoost 27m
4개의 읽기 자료
Validation schemes for 2-nd level models10m
Comments on quiz10m
Additional materials and links10m
Final project advice #410m
2개 연습문제
Ensembling8m
Ensembling12m
4.7
146개의 리뷰Chevron Right

14%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

22%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

20%

급여 인상 또는 승진하기

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers의 최상위 리뷰

대학: MSMar 29th 2018

Top Kagglers gently introduce one to Data Science Competitions. One will have a great chance to learn various tips and tricks and apply them in practice throughout the course. Highly recommended!

대학: MMNov 10th 2017

This course is fantastic. It's chock full of practical information that is presented clearly and concisely. I would like to thank the team for sharing their knowledge so generously.

강사

Avatar

Dmitry Ulyanov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Alexander Guschin

Visiting lecturer at HSE, Lecturer at MIPT
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Mikhail Trofimov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Dmitry Altukhov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Marios Michailidis

Research Data Scientist
H2O.ai

국립 연구 고등 경제 대학 정보

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

고급 기계 학습 전문 분야 정보

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....
고급 기계 학습

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.