이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

14%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

22%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

20%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 7개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 53시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

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제공자:

국립 연구 고등 경제 대학 로고

국립 연구 고등 경제 대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(11,970개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 8시간 필요

Introduction & Recap

완료하는 데 8시간 필요
9개 동영상 (총 48분), 8 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
9개의 동영상
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
8개의 읽기 자료
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
5개 연습문제
Practice Quiz30m
Recap30m
Recap30m
Software/Hardware30m
Graded Soft/Hard Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 73분), 4 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
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 models30m
Feature preprocessing and generation with respect to models30m
Feature extraction from text and images30m
Feature extraction from text and images30m
완료하는 데 1시간 필요

Final Project Description

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

2

완료하는 데 2시간 필요

Exploratory Data Analysis

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 80분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 51분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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
Validation30m
Validation30m
완료하는 데 5시간 필요

Data Leakages

완료하는 데 5시간 필요
3개 동영상 (총 26분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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 leakages30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Metrics Optimization

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 83분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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
Metrics30m
Metrics30m
완료하는 데 4시간 필요

Advanced Feature Engineering I

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 27분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Regularization7m
Extensions and generalizations10m
2개의 읽기 자료
Comments on quiz10m
Final project advice #310m
1개 연습문제
Mean encodings30m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Hyperparameter Optimization

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 86분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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 quiz30m
Graded quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Advanced feature engineering II

완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 22분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Matrix factorizations6m
Feature Interactions5m
t-SNE5m
2개의 읽기 자료
Comments on quiz10m
Additional Materials and Links10m
1개 연습문제
Graded Advanced Features II Quiz30m
완료하는 데 10시간 필요

Ensembling

완료하는 데 10시간 필요
8개 동영상 (총 92분), 4 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
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
Ensembling30m
Ensembling30m

검토

HOW TO WIN A DATA SCIENCE COMPETITION: LEARN FROM TOP KAGGLERS의 최상위 리뷰

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고급 기계 학습 특화 과정 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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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