Get Familiar with ML basics in a Kaggle Competition

4.3
Sterne

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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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.

2 hours
Anfänger
Kein Download erforderlich
Video auf geteiltem Bildschirm
Englisch
Nur Desktop

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

  • Python Programming

  • Machine Learning (ML) Algorithms

  • Predictive Modelling

  • Kaggle

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Getting Started with Kaggle

  2. Exploratory Data Analysis (EDA)

  3. Preprocessing I - Taking care of Missing Values

  4. Preprocessing II - Taking care of Missing Values

  5. Preprocessing III - Encoding Categorical Data

  6. Split the Train & Test datasets

  7. Building our Machine Learning Models

  8. 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.

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Häufig gestellte Fragen

Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.

Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.

Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.

Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.

Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.

Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.

Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.

Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.

Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.

Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.