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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/learning-kaggle/
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Course Summary: This Coursera course, "Everyone's Kaggle Course - Learn How to Start Kaggle Compactly with Python Code -", is an introductory course to Kaggle, a platform for competing in practical data-related challenges. Kaggle is a platform where participants worldwide compete for accuracy on various challenges provided by companies and research institutions. It's easy to start because there's no need for data collection or environment setup. Successful participants receive prize money and titles based on their scores, allowing them to learn data science and machine learning skills in a game-like manner. Many companies use Kaggle scores for recruitment, and Kaggle achievements are often listed as requirements for machine learning engineer and data scientist positions. This course focuses on learning how to approach Kaggle, emphasizing practical experience over theory. You will tackle various challenges and compete for scores by writing Python code. **Course Structure:** * **Section 1: Kaggle Overview** - Learn about Kaggle's fundamentals, setup, and development environment. * **Section 2: Machine Learning and Kaggle** - Understand the basics of machine learning and its application to Kaggle challenges. * **Section 3: Techniques for Improving Accuracy** - Explore techniques to improve machine learning models and boost your scores. * **Section 4: Beyond Titanic** - Get guidance on tackling more advanced challenges. The course will use Google Colaboratory for the Python development environment. While Python explanations will be minimal, a supplementary notebook with Python basics will be provided.
「みんなのKaggle講座」は、実践的なデータに関する課題を競うプラットフォーム、Kaggleの入門講座です。Kaggleについて要点をおさえてコンパクトに学びます。Kaggleは企業や研究機関などが提供する様々な課題に対して、世界中の参加者が精度を競うプラットフォームです。データ収集や環境構築の手間がかからないため、誰でも手軽に始めることができます。また、優秀スコアを残した参加者には、賞金やスコアに応じた称号が与えられるため、ゲーム感覚で楽しみながらデータサイエンス、機械学習のスキルを身につけることができます。実際に、多くの企業がKaggleのスコアをリクルーティングに利用しており、機械学習エンジニア、データサイエンティストの求人要件にKaggleでの実績が掲載されることもあります。本講座では、このようなKaggleへの取り組み方を学びます。理論よりも体験を重視し、Kaggleに親しんでいきます。Pythonのコードを書きながら、様々な課題に取り組んでスコアを競いましょう。注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! AIRS-Lab】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。講座の内容は以下の通りです。Section1. Kaggleの概要→ Kaggleの概要と設定、開発環境について学びます。Section2. 機械学習とKaggle→ 機械学習の概要と、Kaggleの課題への適用について学びます。Section3. 精度向上のためのテクニック→ 機械学習モデルを改善し、スコアを向上させるためのテクニックについて学びます。Section4. Titanicの先へ→ さらに高度な課題に取り組むための指針を学びます。なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
