Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Przegląd Kaggle
  • Kategorie i poziomy wydajności Kaggle

Konkursy Kaggle

  • Przegląd konkursów Kaggle
  • Formaty konkursów
  • Dołączanie do konkursu Kaggle
  • Tworzenie zespołu

Zbiory danych Kaggle

  • Typy zbiorów danych Kaggle
  • Wyszukiwanie i tworzenie zbiorów danych
  • Organizowanie i współpraca

Kernels Kaggle

  • Typy kernelów Kaggle
  • Wyszukiwanie kernelów
  • Edytor kernelów i źródła danych
  • Współpraca przy kernelach

Publiczne API Kaggle

  • Instalacja i uwierzytelnianie
  • Używanie API Kaggle z konkursami
  • Używanie Kaggle ze zbiorami danych
  • Tworzenie i zarządzanie zbiorami danych
  • Używanie API Kaggle z kernelami
  • Wysyłanie i pobieranie kernela
  • Sprawdzanie statusu i wyniku kernela
  • Tworzenie i uruchamianie nowego kernela
  • Konfiguracje Kaggle

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Umiejętności programowania w Pythonie
  • Znajomość uczenia maszynowego
  • Zrozumienie statystyki

Odbiorcy

  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Programiści
  • Każdy, kto chce nauczyć się Data Science przy użyciu Kaggle
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie