À propos de ce cours

335,728 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

14%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

22%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

20%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 53 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen

Compétences que vous acquerrez

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

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Offert par

Logo Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(12,434 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

8 heures pour terminer

Introduction & Recap

8 heures pour terminer
9 vidéos (Total 48 min), 8 lectures, 6 quiz
9 vidéos
Introduction1 min
Meet your lecturers2 min
Course overview7 min
Competition Mechanics6 min
Kaggle Overview [screencast]7 min
Real World Application vs Competitions5 min
Recap of main ML algorithms9 min
Software/Hardware Requirements5 min
8 lectures
About the University10 min
Welcome!10 min
Week 1 overview10 min
Disclaimer10 min
Explanation for quiz questions10 min
Additional Materials and Links10 min
Explanation for quiz questions10 min
Additional Material and Links10 min
5 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz30 min
Recap30 min
Recap30 min
Software/Hardware30 min
Graded Soft/Hard Quiz30 min
4 heures pour terminer

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 73 min), 4 lectures, 4 quiz
7 vidéos
Numeric features13 min
Categorical and ordinal features10 min
Datetime and coordinates8 min
Handling missing values10 min
Bag of words10 min
Word2vec, CNN13 min
4 lectures
Explanation for quiz questions10 min
Additional Material and Links10 min
Explanation for quiz questions10 min
Additional Material and Links10 min
4 exercices pour s'entraîner
Feature preprocessing and generation with respect to models30 min
Feature preprocessing and generation with respect to models30 min
Feature extraction from text and images30 min
Feature extraction from text and images30 min
1 heure pour terminer

Final Project Description

1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 4 min), 2 lectures
1 vidéo
2 lectures
Final project10 min
Final project advice #110 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Exploratory Data Analysis

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 80 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Building intuition about the data6 min
Exploring anonymized data15 min
Visualizations11 min
Dataset cleaning and other things to check7 min
Springleaf competition EDA I8 min
Springleaf competition EDA II16 min
Numerai competition EDA6 min
2 lectures
Week 2 overview10 min
Additional material and links10 min
1 exercice pour s'entraîner
Exploratory data analysis12 min
2 heures pour terminer

Validation

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 51 min), 3 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Validation strategies7 min
Data splitting strategies14 min
Problems occurring during validation20 min
3 lectures
Validation strategies10 min
Comments on quiz10 min
Additional material and links10 min
2 exercices pour s'entraîner
Validation30 min
Validation30 min
5 heures pour terminer

Data Leakages

5 heures pour terminer
3 vidéos (Total 26 min), 3 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9 min
Expedia challenge9 min
3 lectures
Comments on quiz10 min
Additional material and links10 min
Final project advice #210 min
1 exercice pour s'entraîner
Data leakages30 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Metrics Optimization

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 83 min), 3 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Regression metrics review I14 min
Regression metrics review II8 min
Classification metrics review20 min
General approaches for metrics optimization6 min
Regression metrics optimization10 min
Classification metrics optimization I7 min
Classification metrics optimization II6 min
3 lectures
Week 3 overview10 min
Comments on quiz10 min
Additional material and links10 min
2 exercices pour s'entraîner
Metrics30 min
Metrics30 min
4 heures pour terminer

Advanced Feature Engineering I

4 heures pour terminer
3 vidéos (Total 27 min), 2 lectures, 2 quiz
3 vidéos
Regularization7 min
Extensions and generalizations10 min
2 lectures
Comments on quiz10 min
Final project advice #310 min
1 exercice pour s'entraîner
Mean encodings30 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Hyperparameter Optimization

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 86 min), 4 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Hyperparameter tuning II12 min
Hyperparameter tuning III13 min
Practical guide16 min
KazAnova's competition pipeline, part 118 min
KazAnova's competition pipeline, part 217 min
4 lectures
Week 4 overview10 min
Comments on quiz10 min
Additional material and links10 min
Additional materials and links10 min
2 exercices pour s'entraîner
Practice quiz30 min
Graded quiz30 min
4 heures pour terminer

Advanced feature engineering II

4 heures pour terminer
4 vidéos (Total 22 min), 2 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Matrix factorizations6 min
Feature Interactions5 min
t-SNE5 min
2 lectures
Comments on quiz10 min
Additional Materials and Links10 min
1 exercice pour s'entraîner
Graded Advanced Features II Quiz30 min
10 heures pour terminer

Ensembling

10 heures pour terminer
8 vidéos (Total 92 min), 4 lectures, 4 quiz
8 vidéos
Bagging9 min
Boosting16 min
Stacking16 min
StackNet14 min
Ensembling Tips and Tricks14 min
CatBoost 17 min
CatBoost 27 min
4 lectures
Validation schemes for 2-nd level models10 min
Comments on quiz10 min
Additional materials and links10 min
Final project advice #410 min
2 exercices pour s'entraîner
Ensembling30 min
Ensembling30 min

Avis

Meilleurs avis pour HOW TO WIN A DATA SCIENCE COMPETITION: LEARN FROM TOP KAGGLERS

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À propos du Spécialisation Apprentissage automatique avancé

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....
Apprentissage automatique avancé

Foire Aux Questions

  • L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :

    • Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
    • Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.