Practical Kaggle Case - Public Class

通过对历史Kaggle竞赛题目的手把手讲解,提供给想参加Kaggle却无从下手的数据科学爱好者一个入门Kaggle、讨论Kaggle玩转Kaggle的平台。

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May 4, 2017 - 6:00 pm

End

May 11, 2017 - 7:30 pm

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中文公开课

Kaggle案例实战公开课

在当前数据引领潮流的时代,你是否苦于无法真正走入数据科学的大门?入门Machine Learning后,你是否苦于不知道如何提高实战能力;有心参加Kaggle,你是否苦于一直不得要领无法真正做出较好的结果? 为了帮助大家更好的迈入数据科学的大门,通过Kaggle实战在数据科学领域有所建树,提供给广大数据科学爱好者一个讨论Kaggle玩转Kaggle的平台,我们数据应用学院特别为大家开设了两次Kaggle案例实战公开讨论,我们此次选择的实战案例为Allstate Claims Severity。

 

课程时间:

05/04/2017 & 05/11/2017 Thursday 6 – 7:30 pm PDT

一共两次公开课程,只需注册一次Webinar即可参加两次公开课程。

 

主讲人:

Dr. Tang:

中国科学技术大学(USTC)物理系学士,UC Riverside 物理系博士,具有深厚的数学理论基础。经过Data Application Lab的Data Scientist项目培训后,对于数据科学领域的技能有了大幅提升,参加了多次Kaggle比赛并且获得了较好成绩。在这两次的公开讨论中,将分享给大家个人做Kaggle比赛的一些心得和体会。

 

讨论内容:

第一讲:

  • Kaggle竞赛的基本介绍
  • 如何分析kaggle题目
  • Kaggle实例分析:基本的数据分析、数据处理与特征提取、简单构建Baseline Model

第二讲:

  • Feature Engineering
  • Parameter Tuning
  • Model Ensemble

 

面向对象:

希望迈入数据科学领域,获得Kaggle竞赛入门指导的数据科学爱好者。

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