〖课程介绍〗:

  •   Kaggle 是业界高度认可的数据科学竞赛平台，如果你的简历中有丰富的 Kaggle竞赛经验，将大大提升你的就业竞争力和成功率。本课程将深度剖析7大经典案例，带你全面掌握多领域竞赛题目，助力你快速增加项目经验，提升竞赛排名。丰富竞赛经验，提升Kaggle排名，增加职场竞争力与面试成功率。真实赛题+优胜方案+代码实操，快速成为竞赛高手



〖课程目录〗:

  • 第1章 课程导学 1 节 | 8分钟


  • 认识 Kaggle，以及为什么要学习 Kaggle 竞赛，这门课可以给你带来什么？


    • 视频：1-1 课程导学：为什么要学习 Kaggle 竞赛知识？ (07:06)


  • 第2章 学前基础知识 10 节 | 97分钟


  • 本章节会带着大家学习一些打竞赛之前的必备学前基础


    • 图文：2-1 学前必读知识

    • 视频：2-2 Kaggle竞赛介绍 (13:35)

    • 视频：2-3 Kaggle竞赛流程 (08:58)

    • 图文：2-4 Kaggle Notebooks使用

    • 视频：2-5 XGBoost 、LightGBM和Catboost (13:54)

    • 视频：2-6 数据划分与交叉验证 (16:58)

    • 视频：2-7 模型集成方法 (19:39)

    • 视频：2-8 比赛案例Titanic幸存乘客预测 (18:30)

    • 视频：2-9 本章小结 (05:06)

    • 作业：2-10 【作业】注册Kaggle账号，参加Tiantic比赛并提交


  • 第3章 结构化技能与案例分析13 节 | 176分钟


  • 结构化技能领域经典赛题：即时反馈内核竞赛赛题解读，经典优胜方案解析，以及讲师手把手带着提交赛题代码，掌握结构化竞赛的技能和相关案例。


    • 图文：3-1 学前必读知识

    • 视频：3-2 结构化技能之特征工程（上） (14:12)

    • 视频：3-3 结构化技能之特征工程（下） (14:47)

    • 视频：3-4 结构化技能之特征筛选 (18:14)

    • 视频：3-5 -1 Instant Gratification赛题介绍（上） (17:11)

    • 视频：3-6 Instant Gratification赛题介绍（下） (19:14)

    • 视频：3-7 Instant Gratification赛题实践 (23:02)

    • 视频：3-8 Instant Gratification优胜方案 (16:23)

    • 视频：3-9 IEEE-CIS Fraud Detection赛题介绍 (19:41)

    • 视频：3-10 IEEE-CIS Fraud Detection赛题实践 (16:09)

    • 视频：3-11 IEEE-CIS Fraud Detection优胜方案 (11:45)

    • 视频：3-12 本章小结 (05:06)

    • 作业：3-13 【作业】参加Kaggle平台比赛，并提交结果


  • 第4章 文本技能与案例解析10 节 | 110分钟


  • 文本技能领域经典赛题：Quora充分文本检测赛题解读，经典优胜方案解析，以及讲师手把手带着提交赛题代码，掌握词向量的文本分类流程，以及文本竞赛的技能和相关案例


    • 图文：4-1 学前必读知识

    • 视频：4-2 词向量基础与使用 (14:20)

    • 视频：4-3 文本分类基础 (19:10)

    • 视频：4-4 Quora Question PAIrs赛题介绍 (07:17)

    • 视频：4-5 Quora Question PAIrs赛题实践 (13:06)

    • 视频：4-6 Quora Question PAIrs优胜方案 (15:00)

    • 视频：4-7 高阶文本分类模型 (15:57)

    • 视频：4-8 Quora Insincere Questions Classification赛题介绍 (08:34)

    • 视频：4-9 Quora Insincere Questions Classification赛题实践 (16:22)

    • 作业：4-10 【作业】参加Kaggle平台比赛，并提交结果


  • 第5章 语音技能与案例解析9 节 | 79分钟


  • 语音化技能领域经典赛题：康奈尔鸟叫声识别竞赛赛题解读，经典优胜方案解析，以及讲师手把手带着提交赛题代码，掌握语音特征提取的方法和语音竞赛案例。


    • 图文：5-1 学前必读知识

    • 视频：5-2 语音特征处理（上） (11:48)

    • 视频：5-3 语音特征处理（下） (10:56)

    • 视频：5-4 语音模型和数据扩增方法 (15:10)

    • 视频：5-5 Cornell Birdcall Identification赛题介绍 (11:57)

    • 视频：5-6 Cornell Birdcall Identification动手实践 (13:15)

    • 视频：5-7 Cornell Birdcall Identification优胜方案 (09:19)

    • 视频：5-8 本章小结 (05:46)

    • 作业：5-9 【作业】参加Kaggle平台比赛，并提交结果


  • 第6章 视觉技能与案例解析


  • 视觉图像技能领域经典赛题：谷歌涂鸦识别挑战竞赛赛题解读，经典优胜方案解析，以及讲师手把手带着提交赛题代码，掌握图像处理基础、图像赛题流程和视觉赛题相关案例。



  • 第7章 课程总结


  • 对课程知识点进行复盘总结 简历撰写指导


〖视频截图〗: