Get Familiar with ML basics in a Kaggle Competition
How to get familiar with Machine Learning basics and how to start a model prediction using basic supervised Machine Learning models.
Build, train, test and evaluate the performance of some models.
Submit your first solution on the Kaggle platform.
In this 1-hour long project, you will be able to understand how to predict which passengers survived the Titanic shipwreck and make your first submission in an Machine Learning competition inside the Kaggle platform. Also, you as a beginner in Machine Learning applications, will get familiar and get a deep understanding of how to start a model prediction using basic supervised Machine Learning models. We will choose classifiers to learn, predict, and make an Exploratory Data Analysis (also called EDA). At the end, you will know how to measure a model performance, and submit your model to the competition and get a score from Kaggle. This guided project is for beginners in Data Science who want to do a practical application using Machine Learning. You will get familiar with the methods used in machine learning applications and data analysis. In order to be successful in this project, you should have an account on the Kaggle platform (no cost is necessary). Be familiar with some basic Python programming, we will use numpy and pandas libraries. Some background in Statistics is appreciated, like as knowledge in probability, but it’s not a requirement.
Kompetenzen, die Sie erwerben werden
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Getting Started with Kaggle
Exploratory Data Analysis (EDA)
Preprocessing I - Taking care of Missing Values
Preprocessing II - Taking care of Missing Values
Preprocessing III - Encoding Categorical Data
Split the Train & Test datasets
Building our Machine Learning Models
Submit your project on Kaggle
Ablauf angeleiteter Projekte
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was bekomme ich, wenn ich ein angeleitetes Projekt kaufe?
Sind angeleitete Projekte auf dem Desktop und auf Mobilgeräten verfügbar?
Wer sind die Dozenten bei angeleiteten Projekten?
Kann ich die Arbeit aus meinem angeleiteten Projekt herunterladen, nachdem ich sie abgeschlossen habe?
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich ein angeleitetes Projekt auditieren und den Videoteil kostenlos anschauen?
Wie viel Erfahrung brauche ich für dieses angeleitete Projekt?
Kann ich dieses angeleitete Projekt direkt über meinen Webbrowser abschließen, anstatt spezielle Software zu installieren?
Wie ist die Lernerfahrung bei angeleiteten Projekten?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
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