Курс на Stepik
Обложка курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle» на Stepik
6 490 ₽

Stepik Awards 2023 — Победитель в номинации «Прорыв года»: курс «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle» Stepik Awards 2023 — Номинант в номинации «Лучший платный курс»: курс «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle» Введение в соревновательный Data Science | Kaggle 4.965

Открыть на
STEPIK.ORG

🏆 Разбираемся в тонкостях соревновательного анализа данных. Прокачиваемся в построении моделей машинного обучения с максимальной точностью. Минимум теории, максимум практики для победы в чемпионатах. Курс стал победителем в номинации "Прорыв Года" Stepik Awards 2023.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Учеников на курсе 1 652
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Сертификатов выдано 321
Отзывы о курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Отзывов получено 144
Рейтинг курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Рейтинг курса 4.965
Уроки в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Количество уроков 37
Тесты в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Количество квизов 137
Задачи с кодом в курсе «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Количество задач с кодом 49
Время прохождения курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Время прохождения курса
Стоимость курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Стоимость курса 6 490 ₽
Обновления курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Обновления курса
Дата публикации курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Введение в соревновательный Data Science | Kaggle»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

  • Строить конкурентно-способные и стабильные модели машинного обучения с максимальным качеством, которые не шатает на привате.
  • Понимать практические методы из статистики, полезные для машинного обучения
  • Использовать обширные возможности платформы Kaggle
  • Применять наиболее эффективные техники ансамблирования, которые пригодятся не только в соревнованиях, но и в других сферах.
  • Реализовывать изученные техники на Python 🐍 и пользоваться современными ML-фреймворками

О курсе

🏆 Разбираемся в тонкостях соревновательного анализа данных. Прокачиваемся в построении моделей машинного обучения с максимальной точностью. Минимум теории, максимум практики для победы в чемпионатах. Курс стал победителем в номинации "Прорыв Года" Stepik Awards 2023.

Для кого этот курс

Этот курс подойдет тем, кто хочет научиться выжимать максимум точности из ML моделей, применяя современные подходы, а также начать (начать чаще) выигрывать в соревнованиях по Data Science.

Начальные требования

- Умение программировать на Python 🐍
- Знание основ машинного обучения
- Опыт работы с библиотеками pandas/numpy упростит процесс прохождения курса, но не является обязательным

Преподаватели курса

Как проходит обучение

По ходу курса будут раскрываться основные техники по увеличению качества моделей машинного обучения на реальных данных. Изучая теорию, вы решите около 200 практических задач. В конце закрепите и отработаете полученные навыки в формате Kaggle-соревнования на настоящей бизнес задаче. Главный язык программирования курса - Python. Курс постоянно обновляется и дополняется.

Сертификат курса Введение в соревновательный Data Science | Kaggle

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 321 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • ✅ Поймешь алгоритм построения ML решений, которые способны выиграть.
  • ✅ Изучишь настройку градиентных бустингов: CatBoost, LightGBM и XGBoost.
  • ✅ Закрепление теории на 200+ тестах и задачах из реальной работы Data Scientist'а
  • ✅ Опыт участия в соревновании на платформе Kaggle
  • ✅ Доступ к примерам решений победителей чемпионатов
  • ⚙️ Доступ к мощному серверу с несколькими GPU и большой оперативной памятью для участия в боевых чемпионатах.
  • ✅ Собственноручно написанный "пайплайн" для будущих соревнований
  • ✅ Разберешься, как проверять гипотезы быстрее своих оппонентов.
  • ✅ Получишь полноценную практику Feature Engineering'а.
  • ✅ Изучишь большой набор приемов, как выжимать максимальную точность из данных и ML моделей.
  • ✅ Поддержку наставников, которые отвечают в чате 24/7
  • ✅ Комьюнити единомышленников для совместного участия в чемпионатах
  • ✅ Проект в портфолио и уникальный материал для использования на работе
  • ✅ Фирменный мерч за успехи в соревнованиях!

Нагрузка

10

Расскажите о курсе друзьям