• Все события с тэгом #kaggle
  • Митапы с тэгом #kaggle
  • Обучение с тэгом #kaggle

«Градиентный бустинг с примерами на xgboost» - 8я лекция курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

18

ВНИМАНИЕ: ПЕРЕНОС ВЕБИНАРА С 24 НА 31 АВГУСТА!

Друзья,

Сообщество Women in Big Data 31 августа в 18.00 приглашает вас на 8й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар VIII: "Градиентный бустинг с примерами на xgboost"

Градиентный бустинг на деревьях – алгоритм, позволяющий получать высокоточные решения задач классификации и регрессии.
Благодаря своей точности этот алгоритм является одним из популярных при решении заданий на Kaggle.

На заключительном вебинаре курса мы рассмотрим:
✅ теоретические аспекты градиентного бустинга на деревьях
✅ основные гиперпараметры данного алгоритма
✅ практические примеры применения алгоритма с помощью пакета xgboost

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 31 августа в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS:
✅ Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу! Предыдущие вебинары доступны в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm
✅ Присоединяйтесь к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata


«Kaggle: соревнования» - 7я лекция курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

34

Друзья,

Приглашаем вас 3 августа в 18.00 на 7й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

*Вебинар VII: "Kaggle: соревнования" *

На вебинаре мы обсудим:
✅ Какие бывают соревнования?
✅ Какие соревнования подойдут новичкам?
✅ Как начать участвовать в соревнованиях?

А также рассмотрим реальное соревнование на Kaggle и разберем основные этапы участия в соревнованиях на его примере!

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 3 августа в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS: Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу, предварительно просмотрев предыдущие вебинары в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm7pwumkfQi7JgMCO, а также присоединившись к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD


"Kaggle: код, наборы данных и дискуссии” — 6я лекция курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

47

Друзья,

Сообщество Women in Big Data 6 июля в 18.00 приглашает вас на 6й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар VI: "Kaggle: код, наборы данных и дискуссии"

На вебинаре мы рассмотрим дополнительные возможности облачной среды программирования Kaggle Code, которых не касались на предыдущих вебинарах: как переиспользовать чужой код; как устанавливать дополнительные пакеты Python для расширения возможностей среды; базовые возможности версионирования.

Затем мы узнаем как работать с наборами данных: искать данные, подходящие под ваши запросы; предварительно анализировать данные, а также учиться на основе найденных данных.

И наконец как находить ответы на разнообразные вопросы и делиться своими знаниями на платформе Kaggle.

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 6 июля в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS: Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу, предварительно просмотрев предыдущие вебинары в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm7pwumkfQi7JgMCO, а также присоединившись к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD


Анализ данных и машинное обучение с Scikit-learn — 5я лекция курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

24

Друзья,

15 июня в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на 5й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар V: "Анализ данных и машинное обучение с Scikit-learn"

Первая часть вебинара будет посвящена введению в машинное обучение. Вы узнаете:

  • какие практические задачи возможно решить при помощи машинного обучения, а какие – нет;
  • на какие классы подразделяются задачи машинного обучения и какие из них чаще всего встречаются на Kaggle;
  • почему алгоритмов машинного обучения так много и как выбрать подходящий?

Вторая часть вебинара будет посвящена обзору функциональности библиотеки scikit-learn, а также решению конкретной задачи машинного обучения с применением данной библиотеки.

Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 15 июня в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD


Визуализация данных с Seaborn - Лекция 4 курса «Траектория обучения data science: Kaggle

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

47

Дорогие друзья,

Мы продолжаем наш курс «Траектория обучения data science: Kaggle» и 1 июня в 18.00 приглашаем вас на четвёртый вебинар «Визуализация данных с Seaborn».

✅Вебинар IV: «Визуализация данных с Seaborn»

На вебинаре вы познакомитесь с базовыми возможностями библиотеки Seaborn для визуализации статистических данных.

Seaborn позволяет не только рисовать привлекательные графики, но и выполнять базовую статистическую обработку данных, чтобы представлять эти данные наиболее информативно. Также интерфейс библиотеки продуман таким образом, чтобы пользователь сосредотачивался на отображаемых объектах, а не на синтаксисе, необходимом для отрисовки этих объектов.

Более подробно со всем этим мы познакомимся на примере реального набора данных из Kaggle.

✅Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

✅О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 1 июня в 18:00 по московскому времени в Zoom.
(приносим извинения за перенос мероприятия с 25 мая на 1 июня)

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD


"Работа с данными в Python: NumPy и Pandas” — Лекция 3 курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

113

Дорогие друзья,

11 мая в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на третий вебинар курса «Траектория обучения data science: Kaggle».

Вебинар III: «Работа с данными в Python: NumPy и Pandas»

На вебинаре вы познакомитесь с базовыми возможностями библиотек NumPy и Pandas для работы с табличными данными.
А также на примере реального набора данных из Kaggle узнаете каким образом можно делать выборки из данных, отфильтровывать "плохие" данные, выполнять предварительный анализ данных.
В результате, научитесь готовить данные для последующей их передачи на вход алгоритмам машинного обучения.

Спикер: Елена Планкина, инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов для обработки мультимедийных данных.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 11 мая в 18:00 по московскому времени в Zoom.

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD


"Что такое Kaggle и зачем он вам нужен?” — первая лекция курса «Траектория обучения data science: Kaggle»

Организатор Elena Fedotova

Поделиться в

43

Дорогие друзья,

6 апреля в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на первый вебинар курса «Траектория обучения data science: Kaggle».

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Вебинар I: «Что такое Kaggle и зачем он вам нужен?»

  • История Kaggle и соревнований в области анализа данных
  • Структура платформы Kaggle: разделы и их возможное применение для обучения, продвижения себя как специалиста, поиска ответов на интересующие вопросы и многого другого
  • Разница между соревнованиями по анализу данных и работой практикующего специалиста по анализу данных

Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

Ждем вас 6 апреля в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши Women in Big Data