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Plan du cours

Introduction

  • Aperçu de Kaggle
  • Catégories et niveaux de performance de Kaggle

Compétitions Kaggle

  • Aperçu des compétitions Kaggle
  • Formats des compétitions
  • Participation à une compétition Kaggle
  • Formation d’une équipe

Ensembles de données Kaggle

  • Types d’ensembles de données Kaggle
  • Recherche et création d’ensembles de données
  • Organisation et collaboration

Exécutables Kaggle (Kernels)

  • Types de kernels Kaggle
  • Recherche de kernels
  • Éditeur de kernel et sources de données
  • Collaboration sur les kernels

API publique Kaggle

  • Installation et authentification
  • Utilisation de l’API Kaggle avec les compétitions
  • Utilisation de Kaggle avec les ensembles de données
  • Création et maintenance des ensembles de données
  • Utilisation de l’API Kaggle avec les kernels
  • Publication et récupération d’un kernel
  • Vérification de l’état et des résultats d’un kernel
  • Création et exécution d’un nouveau kernel
  • Paramètres de configuration de Kaggle

Resume et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences en programmation Python
  • Connaissances en apprentissage automatique
  • Compréhension des statistiques

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Développeurs
  • Toute personne souhaitant apprendre la science des données à l’aide de Kaggle
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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