Course Outline

Invoering

  • Overzicht van Kaggle
  • Kaggle categorieën en prestatieniveaus

Kaggle Competities

  • Overzicht van Kaggle wedstrijden
  • Competitieformaten
  • Meedoen aan een Kaggle wedstrijd
  • Het vormen van een team

Kaggle Gegevenssets

  • Kaggle soorten datasets
  • SearchDatasets maken en maken
  • Organiseren en samenwerken

Kaggle Kernels

  • Kaggle kerneltypen
  • Searching voor kernels
  • Kernel-editor en gegevensbronnen
  • Samenwerken aan kernels

Kaggle Openbare API

  • Installeren en authenticeren
  • API Kaggle gebruiken met wedstrijden
  • Kaggle gebruiken met gegevenssets
  • Aanmaken en onderhouden van datasets
  • API Kaggle gebruiken met kernels
  • Een pit duwen en trekken
  • Het controleren van de status en uitvoer van een kernel
  • Een nieuwe kernel maken en uitvoeren
  • Kaggle configuraties

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Python programmeervaardigheden
  • Kennis van machinaal leren
  • Inzicht in statistieken

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Ontwikkelaars
  • Iedereen die Data Science wil leren met behulp van Kaggle
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (5)

Related Courses

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 Hours

Data Science for Big Data Analytics

35 Hours

Data Science Programme

245 Hours

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

35 Hours

Jupyter for Data Science Teams

7 Hours

F# for Data Science

21 Hours

Python Programming for Finance

35 Hours

Data Science essential for Marketing/Sales professionals

21 Hours

Research Methods and Professional Issues– Data science

7 Hours

A Practical Introduction to Data Science

35 Hours

Python in Data Science

35 Hours

Introduction to Data Science and AI using Python

35 Hours

Introduction to Data Science

35 Hours

Qlik Sense for Data Science

14 Hours

Presto for Data Science

14 Hours

Related Categories