Competitive Data Science

Материалы по курсу сореновантельного анализа данных

Острожно! Курс все еще в разработке!!!

1. 🚀 Введение

Введение в соревновательный Data Science

• 1.1 🎬 Что даст тебе этот курс?
• 1.2 ✈️ Суть соревновательного анализа данных
• 1.3 🤼‍♀️ А с кем и где будем соревноваться в курсе?

2. 🎵 Классические элементы анализа данных

А ты думал сразу стакать будем?!

• 2.1 🎓🐍 Пишем и организуем код
• 2.2 🎓🐼 Pandas. Забудь про циклы! 🐍
• 2.3 💾📈 Данные и визуализация. Куда двигаться?!
• 2.4 🦾🤖 Валидация и модели

3. 🤿 Углубляемся в Feature Engineering

Перед тем как накидывать модели, выжмем максимум из данных

• 3.1 💪🐼 Pandas мощнее, чем ты думаешь!
• 3.2 👀🚗 Визуализация. Как понять, где модель косячит?
• 3.3 🤜🦈Генерируем новые признаки и увеличиваем точность
• 3.4 ☂️ Фильтрация признаков
• 3.5 🦆🔥 Секретный гость (Интервью с KGM)

4. 👨‍🔧Тюнинг бустингов как искусство

Знать как устроены модели мало, надо уметь их оптимизировать

• 4.1 😺🚀 CatBoost + Feature Engineering
• 4.2 🦄🎳 LightGBM + Feature Engineering
• 4.3 👽🔱 XGBoost + Feature Engineering
• 4.4 🌳🌲🌴 Бустинги. Практика
• 4.5 🎯 Вспоминаем, что у нас целых два таргета!
• 4.6 🦆🔥 Секретный гость (Советы от KGM)

5. 🍋💦 Выжимаем максимум из ML моделей

Жмем Shift + Tab и подбираем гипер-параметры моделей автоматически

• 5.1 🎣 Автоматическая генерация и фильтрация признаков
• 5.2 ⚙️ Не время блендить, давайте выжмем еще!
• 5.3 🤹‍♂️Трюки и хитрости
• 5.4 ✏️ Hard упражнения по Pandas и Numpy для любопытных
• 5.5 🦆🔥 Секретный гость (Секреты от KGM)

6. 🧞‍♂️ Блендинг, cтекинг и другие техники дойти до 95%

И один ты в поле воин, если твой ансамбль из сотни скроен.

• 6.1 ⚔️ Блендинг. Смешай и точность вырастет!
• 6.2 💎 Стекинг. Точность снова выросла, да ну на?!
• 6.3 🦏 Автоматический блендинг и стекинг. Sklearn-Pipelines
• 6.4 🦆🔥 Секретный гость (Истории от KGM)

7. 🙋‍♀️ Вспомогательные техники

Помоги своему пайплайну дышать свободнее

• 7.1 ⏱ Оптимизация памяти и ускорение вычислений
• 7.2 🧹 Парсинг внешних данных

8. 🏆🥳 Kaggle. Ящик инструментов для победы

• 8.1 Полное baseline решение. Бей его!
• 8.2 🚢 Работа с платформой Kaggle и Kaggle API
• 8.3 🌈 Google Colab, Paper Space, Yandex Cloud и другие

9. 🎁 Бонусные главы

Этих главы не обязательны для получения сертификата за курс, но эти главы выделят тебя на фоне остальных.

• 9.1 🧠 А нейронки будут ?!
• 9.2 🚚 Продвинутый Feature Engineering
• 9.3 🏋️‍♂️🏌️‍♂️ Weigths & Biases
• 9.4 👩‍🎤👨‍🎤💡Работа в команде

10. 🤐🎃 Запрещенные техники или что там по привату?!

Предупрежден - значит вооружен!

• 10.1 🎲 Работа с метрикой. Пре-процессинг и пост-процессинг
• 10.2 🎭 Псевдолейблинг
• 10.3 🏹 Пробиваем лидерборд

11. 🏁 Финиш курса

• 11.1 Ну вот и все. Что дальше?

Ссылка на курс: https://stepik.org/a/108888

Авторы

• Миленькин Александр (@Aleron75)
• Александров Иван (@ivanich_spb)