Aperçu des compétitions

Remporter une compétition Kaggle en Python

Yauhen Babakhin

Kaggle Grandmaster

Instructeur

 

Yauhen Babakhin

  • Maîtrise en analyse de données appliquée
  • 5 ans d'expérience en science des données
  • Grandmaster des compétitions Kaggle
  • Médailles d'or en Machine Learning classique et en Deep Learning

photo de l'instructeur

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logo de Kaggle

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Atouts de Kaggle

 

  1. Acquérir de l'expérience concrète sur des données réelles
  2. Créer des projets pour votre portfolio
  3. Rejoindre une excellente communauté de science des données
  4. Essayer un nouveau domaine ou type de modèle
  5. Rester à jour sur les méthodes les plus performantes
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Processus d'une compétition

 

 

processus d'une compétition Kaggle

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Processus d'une compétition

 

 

processus d'une compétition Kaggle

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Processus d'une compétition

 

 

processus d'une compétition Kaggle

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Comment participer

 

  1. Aller sur le site http://kaggle.com et choisir une compétition
  2. Télécharger les données
  3. Commencer à bâtir des modèles !
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Prédire le tarif des taxis à New York

page de prédiction du tarif des taxis de New York

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Données d'entraînement et de test

import pandas as pd

# Read train data
taxi_train = pd.read_csv('taxi_train.csv')
taxi_train.columns.to_list()

['key',
 'fare_amount',
 'pickup_datetime',
 'pickup_longitude',
 'pickup_latitude',
 'dropoff_longitude',
 'dropoff_latitude',
 'passenger_count']

# Read test data
taxi_test = pd.read_csv('taxi_test.csv')
taxi_test.columns.to_list()

['key',
 'pickup_datetime',
 'pickup_longitude',
 'pickup_latitude',
 'dropoff_longitude',
 'dropoff_latitude',
 'passenger_count']
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Soumission d'exemple

# Read sample submission
taxi_sample_sub = pd.read_csv('taxi_sample_submission.csv')
taxi_sample_sub.head()

                              key     fare_amount
0     2015-01-27 13:08:24.0000002     11.35
1     2015-01-27 13:08:24.0000003     11.35
2     2011-10-08 11:53:44.0000002     11.35
3     2012-12-01 21:12:12.0000002     11.35
4     2012-12-01 21:12:12.0000003     11.35
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Passons à la pratique !

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