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⏱ 2 h 42 min📚 27 lezioni🎧 Versione audio
Scienza dei dati competitiva: creare modelli di machine learning ad alta precisione
Padroneggia le tecniche di convalida, ingegneria delle funzionalità e assemblaggio utilizzate dai principali concorrenti per creare modelli di machine learning altamente accurati.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Le guide standard di machine learning ti insegnano come addestrare un modello di base, ma raramente ti mostrano come spremere ogni goccia di precisione necessaria per le prestazioni competitive.Questo corso basato su testo colma questo divario introducendoti ai flussi di lavoro e alle strategie avanzate utilizzati nelle competizioni di data science. Passerai dall'addestramento di base del modello alla messa a punto ad alte prestazioni, imparando come strutturare il tuo flusso di lavoro, progettare funzionalità potenti e costruire pipeline di convalida robuste.
Cosa imparerai:
- Comprendere le regole fondamentali della scienza dei dati competitivi e come impostare rigorose strategie di convalida per prevenire l'overfitting.
- Padroneggia le tecniche avanzate di ingegneria delle funzionalità per estrarre il massimo potere predittivo dai set di dati tabulari.
- Applica i moderni framework di potenziamento del gradiente tra cui LightGBM, XGBoost e CatBoost con ottimizzazione ottimale degli iperparametri.
- Implementare metodi di assemblaggio come la miscelazione e l'impilamento per combinare più modelli per una precisione superiore.
- Esercitati nella gestione di sfide comuni sui dati come valori mancanti, variabili categoriche ad alta cardinalità e perdite di destinazione.
- Esplora i moderni flussi di lavoro di preparazione dei dati utilizzando strumenti efficienti come Polars insieme ai framework di dati tradizionali.
Il corso inizia con le definizioni di base e i principi di convalida prima di passare passo dopo passo attraverso l'ingegneria delle funzionalità, la selezione del modello, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'assemblaggio finale.
Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati e appassionati di apprendimento automatico che hanno una conoscenza di base di Python e vogliono imparare tecniche competitive.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella competizione, poiché iniziamo con concetti fondamentali.
Inizia a leggere oggi per costruire modelli che si distinguono dalla massa.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 42 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
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Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Scienza dei dati competitiva: creare modelli di machine learning ad alta precisione
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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Scienza dei dati competitiva: creare modelli di machine learning ad alta precisione
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato