このコースについて
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次における7の2コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約48時間で修了

推奨:6-10 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Risk Managers

習得するスキル

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost
User
このCourseを受講している学習者は
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シラバス - 本コースの学習内容

1
6時間で修了

Introduction & Recap

8件のビデオ (合計46分), 7 readings, 6 quizzes
8件のビデオ
Meet your lecturers2 分
Course overview7 分
Competition Mechanics6 分
Kaggle Overview [screencast]7 分
Real World Application vs Competitions5 分
Recap of main ML algorithms9 分
Software/Hardware Requirements5 分
7件の学習用教材
Welcome!10 分
Week 1 overview10 分
Disclaimer10 分
Explanation for quiz questions10 分
Additional Materials and Links10 分
Explanation for quiz questions10 分
Additional Material and Links10 分
5の練習問題
Practice Quiz8 分
Recap8 分
Recap12 分
Software/Hardware6 分
Graded Soft/Hard Quiz8 分
2時間で修了

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

7件のビデオ (合計73分), 4 readings, 4 quizzes
7件のビデオ
Numeric features13 分
Categorical and ordinal features10 分
Datetime and coordinates8 分
Handling missing values10 分
Bag of words10 分
Word2vec, CNN13 分
4件の学習用教材
Explanation for quiz questions10 分
Additional Material and Links10 分
Explanation for quiz questions10 分
Additional Material and Links10 分
4の練習問題
Feature preprocessing and generation with respect to models8 分
Feature preprocessing and generation with respect to models8 分
Feature extraction from text and images8 分
Feature extraction from text and images8 分
1時間で修了

Final Project Description

1件のビデオ (合計4分), 2 readings
1件のビデオ
2件の学習用教材
Final project10 分
Final project advice #110 分
2
2時間で修了

Exploratory Data Analysis

8件のビデオ (合計80分), 2 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Building intuition about the data6 分
Exploring anonymized data15 分
Visualizations11 分
Dataset cleaning and other things to check7 分
Springleaf competition EDA I8 分
Springleaf competition EDA II16 分
Numerai competition EDA6 分
2件の学習用教材
Week 2 overview10 分
Additional material and links10 分
1の練習問題
Exploratory data analysis12 分
2時間で修了

Validation

4件のビデオ (合計51分), 3 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
Validation strategies7 分
Data splitting strategies14 分
Problems occurring during validation20 分
3件の学習用教材
Validation strategies10 分
Comments on quiz10 分
Additional material and links10 分
2の練習問題
Validation8 分
Validation8 分
5時間で修了

Data Leakages

3件のビデオ (合計26分), 3 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9 分
Expedia challenge9 分
3件の学習用教材
Comments on quiz10 分
Additional material and links10 分
Final project advice #210 分
1の練習問題
Data leakages8 分
3
3時間で修了

Metrics Optimization

8件のビデオ (合計83分), 3 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
Regression metrics review I14 分
Regression metrics review II8 分
Classification metrics review20 分
General approaches for metrics optimization6 分
Regression metrics optimization10 分
Classification metrics optimization I7 分
Classification metrics optimization II6 分
3件の学習用教材
Week 3 overview10 分
Comments on quiz10 分
Additional material and links10 分
2の練習問題
Metrics12 分
Metrics12 分
4時間で修了

Advanced Feature Engineering I

3件のビデオ (合計27分), 2 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Regularization7 分
Extensions and generalizations10 分
2件の学習用教材
Comments on quiz10 分
Final project advice #310 分
1の練習問題
Mean encodings8 分
4
3時間で修了

Hyperparameter Optimization

6件のビデオ (合計86分), 4 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Hyperparameter tuning II12 分
Hyperparameter tuning III13 分
Practical guide16 分
KazAnova's competition pipeline, part 118 分
KazAnova's competition pipeline, part 217 分
4件の学習用教材
Week 4 overview10 分
Comments on quiz10 分
Additional material and links10 分
Additional materials and links10 分
2の練習問題
Practice quiz6 分
Graded quiz8 分
4時間で修了

Advanced feature engineering II

4件のビデオ (合計22分), 2 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
Matrix factorizations6 分
Feature Interactions5 分
t-SNE5 分
2件の学習用教材
Comments on quiz10 分
Additional Materials and Links10 分
1の練習問題
Graded Advanced Features II Quiz12 分
10時間で修了

Ensembling

8件のビデオ (合計92分), 4 readings, 4 quizzes
8件のビデオ
Bagging9 分
Boosting16 分
Stacking16 分
StackNet14 分
Ensembling Tips and Tricks14 分
CatBoost 17 分
CatBoost 27 分
4件の学習用教材
Validation schemes for 2-nd level models10 分
Comments on quiz10 分
Additional materials and links10 分
Final project advice #410 分
2の練習問題
Ensembling8 分
Ensembling12 分
4.7
151件のレビューChevron Right

14%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

22%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

20%

昇給や昇進につながった

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers からの人気レビュー

by 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!

by GWFeb 19th 2019

Really excellent. Very practical advice from top competitors. This specialization is much more information-dense than most machine learning MOOCs. You really get your money's worth.

講師

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Dmitry Ulyanov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Guschin

Visiting lecturer at HSE, Lecturer at MIPT
HSE Faculty of Computer Science
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Mikhail Trofimov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Dmitry Altukhov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Marios Michailidis

Research Data Scientist
H2O.ai

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)について

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...

上級機械学習専門講座について

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....
上級機械学習

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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