Schița de curs

Introducere

  • Prezentare generală a Kaggle
  • Kaggle categorii și niveluri de performanță

Kaggle Concursuri

  • Prezentare generală a Kaggle concursurilor
  • Formatele concursurilor
  • Înscrierea la o competiție Kaggle
  • Formarea unei echipe

Kaggle Seturi de date

  • Kaggle tipuri de seturi de date
  • Căutarea și crearea seturilor de date
  • Organizarea și colaborarea

Kaggle Kernels

  • Kaggle tipuri de nuclee
  • Căutarea nucleelor
  • Editor de nuclee și surse de date
  • Colaborarea cu privire la kernels

Kaggle API public

  • Instalare și autentificare
  • Utilizarea Kaggle API cu concursuri
  • Utilizarea Kaggle cu seturi de date
  • Crearea și întreținerea seturilor de date
  • Utilizarea Kaggle API cu nuclee
  • Împingerea și extragerea unui kernel
  • Verificarea stării și a rezultatelor unui kernel
  • Crearea și rularea unui nou kernel
  • Configurații Kaggle

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Python competențe de programare
  • Cunoștințe de învățare automată
  • Înțelegerea statisticii

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Dezvoltatori
  • Oricine dorește să învețe Data Science folosind Kaggle
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses