Kaggle – platforma dla data scientists

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w świat platformy Kaggle, wiodącego środowiska dla specjalistów data science. Program obejmuje praktyczne warsztaty z wykorzystania platformy do rozwiązywania rzeczywistych problemów analizy danych. Uczestnicy nauczą się efektywnie korzystać z zasobów Kaggle, uczestniczyć w konkursach oraz budować portfolio data scientist.

Profil uczestnika

• Początkujący data scientists
• Analitycy danych chcący rozwijać swoje umiejętności
• Programiści zainteresowani machine learningiem
• Specjaliści BI pragnący poszerzyć kompetencje
• Studenci kierunków związanych z analizą danych
• Naukowcy pracujący z dużymi zbiorami danych
• Inżynierowie danych rozpoczynający przygodę z data science

Agenda

1. Wprowadzenie do platformy Kaggle
• Omówienie funkcjonalności platformy
• Konfiguracja środowiska pracy
• Przegląd dostępnych zasobów
• Podstawy uczestnictwa w konkursach
2. Praca z notebookami Kaggle
• Tworzenie i zarządzanie notebookami
• Wykorzystanie GPU i TPU
• Integracja z popularnymi bibliotekami
• Współpraca i wersjonowanie kodu
3. Konkursy i projekty
• Strategie uczestnictwa w konkursach
• Analiza najlepszych rozwiązań
• Budowanie skutecznych modeli
• Optymalizacja wyników
4. Rozwój zawodowy
• Budowanie portfolio projektów
• Networking w społeczności
• Najlepsze praktyki prezentacji rozwiązań
• Ścieżki rozwoju kariery

Korzyści

Uczestnik nauczy się efektywnie wykorzystywać zasoby platformy Kaggle do rozwoju umiejętności w obszarze data science. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w pracy z rzeczywistymi zbiorami danych i rozwiązywaniu problemów analitycznych. Rozwinie umiejętność tworzenia i optymalizacji modeli machine learning w środowisku konkursowym. Pozna techniki efektywnej współpracy w społeczności data science. Będzie potrafił budować profesjonalne portfolio projektów data science. Nauczy się korzystać z zaawansowanych funkcji platformy, w tym GPU i TPU.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania w Python
• Znajomość podstaw statystyki
• Rozumienie podstawowych koncepcji machine learning
• Doświadczenie w pracy z danymi

Zagadnienia

• Struktura i funkcjonalność platformy Kaggle
• Notebooks i środowisko obliczeniowe
• Konkursy i wyzwania data science
• Analiza i preprocessing danych
• Modele machine learning
• Wizualizacja danych
• Optymalizacja wydajności modeli
• Współpraca w projektach
• Feature engineering
• Ocena jakości modeli
• Best practices w data science
• Budowanie portfolio zawodowego

Poznaj naszą firmę